Long-term functional recovery and compensation after cerebral ischemia in rats
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral ischemia is one of the most common causes of disabilities in adults and leads to long-term motor and cognitive impairments with limited therapeutic possibilities. Treatment options have proven efficient in preclinical models of cerebral ischemia but have failed in the clinical setting. This limited translation may be due to the suitability of models used and outcomes measured as most studies have focused on the early period after injury with gross motor scales, which have limited correlation to the clinical situation. The aim of this study was to determine long-term functional outcomes after cerebral ischemia in rats, focusing on fine motor function, social and depressive behavior as clinically relevant measures. A secondary objective was to evaluate the effects of an anti-inflammatory treatment (interleukin-1 receptor antagonist (IL-1Ra)) on functional recovery and compensation. Infarct volume was correlated with long-term (25 days) impairments in fine motor skills, but not with emotional components of behavior. Motor impairments could not be detected using conventional neurological tests and only detailed analysis allowed differentiation between recovery and compensation. Acute systemic administration of IL-1Ra (at reperfusion) led to a faster and more complete recovery, but delayed (24h) IL-1Ra treatment had no effect. In summary functional assessment after brain injury requires detailed motor tests in order to address long-term impairments and compensation processes that are mediated by intact tissues. Functional deficits in skilled movement after brain injury represent ideal predictors of long-term outcomes and should become standard measures in the assessment of preclinical animal models.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».