How Can You Mend a Broken Brain? - Neurorestorative Approaches to Stroke Recovery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is a devastating disorder that strikes approximately 15 million people worldwide. While most patients survive stroke, many are left with lifelong impairments, thereby making stroke the leading cause of permanent neurological disability. Despite this, there are a few options for treatment of acute stroke. Restoration of blood flow using clot-dissolving drugs has produced impressive benefits in some patients. However, for these drugs to be effective, they must be given soon after stroke onset and relatively only a few stroke patients reach hospital within this time. Side effects of these compounds further limit their use. SUMMARY: Enhancing the brain's endogenous capacity for reorganization and self-repair offers the most promise for victims of stroke. Indeed, many stroke patients show considerable spontaneous functional improvement. Findings in the last 15 years suggest that stroke and related injury create a cerebral milieu similar to that of early brain development, a period characterized by rapid neuronal growth and neuroplasticity. A variety of interventions (e.g., stem cells, delivery of growth factors) are currently being explored in order to enhance neuroplasticity and reorganizational processes that are important for recovery of function. An emerging concept is that combinational or 'cocktail' therapies are more effective than single interventions in improving stroke recovery. Among these, one of the most promising therapies is enriched rehabilitation, a combination of environmental enrichment and task-specific therapy (e.g., reach training). KEY MESSAGES: Neurorestorative approaches to brain reorganization and repair are providing new insights into how neural circuits respond to injury and how this knowledge can be used for optimizing stroke rehabilitation practice.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».