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Enregistrement W2081693871 · doi:10.1097/01.jnen.0000248552.07338.7f

Characterization of the Early Neuroinflammation After Spinal Cord Injury in Mice

2007· article· en· W2081693871 sur OpenAlexaff
Tiffany Rice, Jennifer Larsen, Serge Rivest, V. Wee Yong

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropathology & Experimental Neurology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationSpinal cord injurySpinal cordCharacterization (materials science)MedicineNeurosciencePathologyBiologyMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of neuroinflammation after spinal cord injury (SCI) is well established, but its function is debated, with both beneficial and detrimental consequences ascribed. A discriminate of the role of neuroinflammation may be the time period after SCI, and there is evidence to favor early neuroinflammation being undesirable, whereas the later evolving phase may have useful roles. Here, we have focused on the inflammatory response in the first 24 hours of SCI in mice. We found elevation of interleukin (IL)-1beta and other cytokines and chemokines within 15 minutes to 3 hours of injury. The early neuroinflammation in SCI is likely to be CNS-derived and involves microglia, as demonstrated by in situ hybridization for IL-1beta in microglia, by an in vitro model of SCI in which elevation of inflammatory cytokines occurs in the absence of a dynamic source of infiltrating leukocytes, and by the correlation of decreased levels of inflammatory molecules and microglia activity in IL-1beta-null mice. Nonetheless, as there are no specific immunohistochemical markers that clearly differentiate microglia from their peripheral counterparts, macrophages, the latter cannot be definitively excluded as participants in early neuroinflammation in mouse SCI. These results of an instantaneous inflammatory response validate approaches to modulate microglia/macrophage activity to improve recovery from SCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations100
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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