Understanding the neuroinflammatory response following concussion to develop treatment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injuries (mTBI) have been associated with long-term cognitive deficits relating to trauma-induced neurodegeneration. These long-term deficits include impaired memory and attention, changes in executive function, emotional instability, and sensorimotor deficits. Furthermore, individuals with concussions show a high co-morbidity with a host of psychiatric illnesses (e.g., depression, anxiety, addiction) and dementia. The neurological damage seen in mTBI patients is the result of the impact forces and mechanical injury, followed by a delayed neuroimmune response that can last hours, days, and even months after the injury. As part of the neuroimmune response, a cascade of pro- and anti-inflammatory cytokines are released and can be detected at the site of injury as well as subcortical, and often contralateral, regions. It has been suggested that the delayed neuroinflammatory response to concussions is more damaging then the initial impact itself. However, evidence exists for favorable consequences of cytokine production following traumatic brain injuries as well. In some cases, treatments that reduce the inflammatory response will also hinder the brain's intrinsic repair mechanisms. At present, there is no evidence-based pharmacological treatment for concussions in humans. The ability to treat concussions with drug therapy requires an in-depth understanding of the pathophysiological and neuroinflammatory changes that accompany concussive injuries. The use of neurotrophic factors [e.g., nerve growth factor (NGF)] and anti-inflammatory agents as an adjunct for the management of post-concussion symptomology will be explored in this review.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».