Exploring the potential of routine serological markers in predicting neurological outcomes in spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a rare condition with a heterogeneous presentation, making the prediction of recovery challenging. However, serological markers have been shown to be associated with severity and long-term recovery following SCI. Therefore, our investigation aimed to assess the feasibility of translating this association into a prediction of the lower extremity motor scores (LEMS) at chronic stage (52 weeks after initial injury) in patients with SCI using routine serological markers. Serological markers, assessed within the initial seven days post-injury in the observational cohort study from the Trauma Hospital Murnau underwent diverse feature engineering approaches. These involved arithmetic measurements such as mean, median, minimum, maximum, and range, as well as considerations of the frequency of marker testing and whether values fell within the normal range. To predict LEMS scores at the chronic stage, eight different regression models (including linear, tree-based, and ensemble models) were used to quantify the predictive value of serological markers relative to a baseline model that relied on the very acute LEMS score and patient age alone. The inclusion of serological markers did not improve the performance of the prediction model. The best-performing approach including serological markers achieved a mean absolute error (MAE) of 6.59 (2.14), which was equivalent to the performance of the baseline model. As an alternative approach, we trained separate models based on the LEMS observed at the very acute stage after injury. Specifically, we considered individuals with an LEMS of 0 or an LEMS exceeding zero separately. This strategy led to a mean improvement in MAE across all cohorts and models, of 1.20 (2.13). We conclude that, in our study, routine serological markers hold limited power for prediction of LEMS. However, the implementation of model stratification by the very acute LEMS markedly enhanced prediction performance. This observation supports the inclusion of clinical knowledge in the modeling of prediction tasks for SCI recovery. Additionally, it lays the path for future research to consider stratified analyses when investigating the predictive power of potential biomarkers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».