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Enregistrement W2162299152 · doi:10.3389/fnint.2014.00036

Recovery of neuronal and network excitability after spinal cord injury and implications for spasticity

2014· review· en· W2162299152 sur OpenAlexafffund
Jessica M. D’Amico, Elizabeth G. Condliffe, Karen J. B. Martins, David J. Bennett, Monica A. Gorassini

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAlberta Innovates
Mots-clésSpasticityNeuroscienceSpinal cordSpinal cord injuryMedicineInhibitory postsynaptic potentialSensory systemPhysical medicine and rehabilitationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The state of areflexia and muscle weakness that immediately follows a spinal cord injury (SCI) is gradually replaced by the recovery of neuronal and network excitability, leading to both improvements in residual motor function and the development of spasticity. In this review we summarize recent animal and human studies that describe how motoneurons and their activation by sensory pathways become hyperexcitable to compensate for the reduction of functional activation of the spinal cord and the eventual impact on the muscle. Specifically, decreases in the inhibitory control of sensory transmission and increases in intrinsic motoneuron excitability are described. We present the idea that replacing lost patterned activation of the spinal cord by activating synaptic inputs via assisted movements, pharmacology or electrical stimulation may help to recover lost spinal inhibition. This may lead to a reduction of uncontrolled activation of the spinal cord and thus, improve its controlled activation by synaptic inputs to ultimately normalize circuit function. Increasing the excitation of the spinal cord with spared descending and/or peripheral inputs by facilitating movement, instead of suppressing it pharmacologically, may provide the best avenue to improve residual motor function and manage spasticity after 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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