Racial differences in serological markers across the first year of injury in spinal cord injury: a retrospective analysis of a multi-center interventional study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Secondary analysis of a randomized, multi-center, placebo-controlled study(Sygen®). OBJECTIVES: To evaluate racial differences in serological markers in individuals with spinal cord injury(SCI) across the first year of injury. SETTING: Hospitals in North America. METHODS: Serological markers (e.g.,cell count, liver, kidney, and pancreatic function, metabolism, and muscle damage) were assessed among 316 participants (247 White, 69 Black) at admission, weeks 1, 2, 4, 8, and 52 post-injury. Linear mixed models were employed to explore the main effects of time, race (Black vs. White), and their interaction, with adjustment of covariates such as study center, polytrauma, injury (level, completeness), treatment group, and sex. RESULTS: A main effect of race was observed where White individuals had higher alanine transaminase, blood urea nitrogen(BUN), BUN/Creatinine ratio, sodium, and chloride, while Black individuals had higher calcium, total serum protein, and platelets. For markers with interaction effects, post-hoc comparisons showed that at week 52, White individuals had higher mature neutrophils, hematocrit, hemoglobin, mean corpuscular hemoglobin, albumin, and triglycerides, and Black individuals had higher amylase. Eosinophils, monocytes, red blood cells, aspartate aminotransferase, bilirubin, cholesterol, partial thromboplastin time, urine specific gravity, urine pH, CO2, and inorganic phosphorus did not differ between races. CONCLUSIONS: Our results revealed racial differences in serological markers and underscores the importance of considering race as a determinant of physiological responses. Future studies are warranted to explore the causes and implications of these racial disparities to facilitate tailored clinical management and social policy changes that can improve health equity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».