Epidermal Growth Factor and Erythropoietin Infusion Accelerate Functional Recovery in Combination With Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Rehabilitation is the only treatment option for chronic stroke deficits, but unfortunately, it often provides incomplete recovery. In this study, a novel combination of growth factor administration and rehabilitation therapy was used to facilitate functional recovery in a rat model of cortical stroke. METHODS: Ischemia was induced via injection of endothelin-1 into the sensorimotor cortex. This was followed by either a 2-week infusion of epidermal growth factor and erythropoietin or artificial cerebrospinal fluid into the ipsilateral lateral ventricle. Two weeks after ischemia, animals began an 8-week enriched rehabilitation program. Functional recovery was assessed after ischemia using the Montoya staircase-reaching task, beam-traversing, and cylinder test of forelimb asymmetry. RESULTS: The combination of growth factor infusion and rehabilitation led to a significant acceleration in recovery in the staircase task. When compared with controls, animals receiving the combination treatment attained significant recovery of function at 4 weeks after stroke, whereas those receiving rehabilitation alone did not recover until 10 weeks. Significant recovery was also observed on the beam-traversing and cylinder tasks. CONCLUSIONS: Combining behavioral rehabilitation with growth factor infusion accelerates motor recovery. These data suggest a promising new avenue of combination therapies that may have the potential to reduce the rehabilitation time necessary to recover from sensorimotor deficits arising from stroke.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».