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Enregistrement W2071783567 · doi:10.1002/jnr.1255

Spinal cord reconstruction using NeuroGel™ implants and functional recovery after chronic injury

2001· article· en· W2071783567 sur OpenAlexaff
S. Woerly, Van Diep Doan, F. Evans‐Martin, Christopher G. Paramore, Jean Péduzzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthUniversity of Alabama at Birmingham
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineLesionSpinal cordCordSpinal cord compressionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently a lack of effective ways to achieve functional tissue repair of the chronically injured spinal cord. We investigated the potential of using NeuroGel, a biocompatible polymer hydrogel, to induce a reconstruction of the rat spinal cord after chronic compression-produced injury. NeuroGel was inserted 3 months after a severe injury into the post-traumatic lesion cavity. Rats were placed in an enriched environment and the functional deficits were measured using the BBB rating scale. A significant improvement in the mean BBB scores was observed. Rats without enriched environment and severely injured rats with an enriched environment alone showed no improvement; however, 7 months after reconstructive surgery using NeuroGel, a reparative neural tissue had formed within the polymer gel that included myelinated axons and dendro-dendritic contacts. NeuroGel implantation into a chronic spinal cord injury therefore resulted in tissue reconstruction and functional improvement, suggesting that such an approach may have therapeutic value in the repair of focal lesions in humans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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