The pilocarpine model of temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the pathophysiogenesis of temporal lobe epilepsy (TLE) largely rests on the use of models of status epilepticus (SE), as in the case of the pilocarpine model. The main features of TLE are: (i) epileptic foci in the limbic system; (ii) an "initial precipitating injury"; (iii) the so-called "latent period"; and (iv) the presence of hippocampal sclerosis leading to reorganization of neuronal networks. Many of these characteristics can be reproduced in rodents by systemic injection of pilocarpine; in this animal model, SE is followed by a latent period and later by the appearance of spontaneous recurrent seizures (SRSs). These processes are, however, influenced by experimental conditions such as rodent species, strain, gender, age, doses and routes of pilocarpine administration, as well as combinations with other drugs administered before and/or after SE. In the attempt to limit these sources of variability, we evaluated the methodological procedures used by several investigators in the pilocarpine model; in particular, we have focused on the behavioural, electrophysiological and histopathological findings obtained with different protocols. We addressed the various experimental approaches published to date, by comparing mortality rates, onset of SRSs, neuronal damage, and network reorganization. Based on the evidence reviewed here, we propose that the pilocarpine model can be a valuable tool to investigate the mechanisms involved in TLE, and even more so when standardized to reduce mortality at the time of pilocarpine injection, differences in latent period duration, variability in the lesion extent, and SRS frequency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».