Neuroprotective Effect of Erythropoietin in Postoperation Cervical Spinal Cord Injury: Case Report and Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: New research shows shown that erythropoietin has neuro-protective effects. In preclinical trial and human clinical trials, it was demonstrated that erythropoietin is effective treatment for spinal cord injury. Early administration of medications after injury increases the hope of attenuating secondary damage and maximizing an improved outcome. CASE PRESENTATION: A 42-year-old female patient presented with gait instability and progressive weakness in her right leg over a 6-year period. She was diagnosed as myelomalacia and was candidate for cervical discectomy. After surgery, she suffered from right hemiplegia due to spinal cord injury that did not respond well to routine treatment. Darbepoetin alpha (Aranesp) 100 mcg, subcutaneous daily for three days, was added to the patient's treatment seven days after trauma and resulted in rapid improvement. The patient recovered progressively and was discharged from the hospital ten days after erythropoietin therapy. CONCLUSIONS: This case report supports the beneficial role of erythropoietin in function, maintenance, and recovery of neurons. Erythropoietin is a double-edge sword, as long-term erythropoietin therapy has some complications, like thromboembolism and stroke. Recent studies suggested that erythropoietin should be given as single high dose to exert a rapid neuro-protective effect with minimal hematopoietic side effects. We believe that the effects and other adverse consequences of erythropoietin and its non-erythropoietic derivatives should be evaluated in clinical trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».