Serum Biomarkers as Adjuncts to the National Institute for Health and Care Excellence Head Injury Guidelines (NG232, 2023) When Selecting Patients with Traumatic Brain Injury for Computed Tomography: A Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury Study
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the diagnostic performance of a panel of six biomarkers (glial fibrillary acidic protein [GFAP], neurofilament light [NFL], neuron-specific enolase [NSE], S100 calcium-binding protein B [S100B], total tau [t-tau], and ubiquitin C-terminal hydrolase L1 [UCH-L1]) in the context of the “2023 UK National Institute for Health and Care Excellence (NICE) Head Injury: Assessment and early management (NG232)” guideline. Emphasis is placed on subjects where clinical equipoise remains concerning the decision for head computed tomography (CT), medium-risk subjects. All adult subjects from the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury (CENTER-TBI) dataset with a complete biomarker profile and interpretable CT scan within 24 h of injury were classified as high, medium, and low-risk according to the NICE NG232 Clinical Decision Rule (CDR) for CT head imaging following head injury. In subjects classified as medium-risk, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to assess the diagnostic performance of biomarkers to identify those with (1) CT abnormality or (2) potential neurosurgical lesion, with CT considered the gold standard diagnosis. A time-to-biomarker sub-analysis was performed in subjects with a time from injury to sampling within 6 h, in keeping with current clinical usage of biomarkers. Among 1979 CENTER-TBI participants with sufficient clinical information to facilitate classification, 385 subjects were classified as medium-risk. Biomarker concentrations were significantly higher in those with traumatic CT abnormalities as compared with those without for all biomarkers aside from NSE (all p < 0.05). When sampled within 24 h of injury, GFAP demonstrated the best diagnostic performance for CT abnormality (AUC 0.81 [0.77–0.86]), with NFL, t-tau, and UCH-L1 showing moderate performance. At a threshold to provide a 95% sensitivity, GFAP, NFL, t-tau, and UCH-L1 demonstrated specificities ranging from 18% to 33% corresponding to a potential reduction of total CT images performed in these subjects by 14–23%. S100B and UCH-L1 showed improved performance when biomarker sampling time was limited to 6 h following injury. In intoxicated subjects with a persistent Glasgow Coma Score of 13–14, biomarker levels were significantly higher in subjects with CT abnormality as compared with those without. In conclusion, serum biomarkers demonstrate potential for the reduction in CT scan requirements in those classified as medium-risk in reference to the NG232 CDR criteria. These results highlight a need for further prospective studies on the use of diagnostic TBI biomarkers in current emergency medicine practice, with future consideration given to the integration of biomarkers in the NICE NG232 head injury guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».