Spinal Cord Injury: A Systematic Review of Current Treatment Options
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) is a devastating event often resulting in permanent neurologic deficit. Research has revealed an understanding of mechanisms that occur after the primary injury and contribute to functional loss. By targeting these secondary mechanisms of injury, clinicians may be able to offer improved recovery after SCI. QUESTIONS/PURPOSES: In this review, we highlight advances in the field of SCI by framing three questions: (1) What is the preclinical evidence for the neuroprotective agent riluzole that has allowed this agent to move into clinical trials? (2) What is the preclinical evidence for Rho antagonists that have allowed this group of compounds to move into clinical trials? (3) What is the evidence for early surgical decompression after SCI? METHODS: We conducted a systematic review of MEDLINE and EMBASE-cited articles related to SCI to address these questions. RESULTS: As a result of an improved understanding of the secondary mechanisms of SCI, specific clinical strategies have been established. We highlight three strategies that have made their way from bench to bedside: the sodium-glutamate antagonist riluzole, the Rho inhibitor Cethrin, and early surgical decompression. Each of these modalities is under clinical investigation. We highlight the fundamental science that led to this development. CONCLUSIONS: As our understanding of the fundamental mechanisms of SCI improves, we must keep abreast of these discoveries to translate them into therapies that will hopefully benefit patients. We summarize this process of bench to bedside with regard to SCI.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».