Model of minor stroke with mild peri-infarct ischemic injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transient ischemic attack, minor stroke and stroke recurrence need improved treatment but lack animal models for research. The aim was to modify photothrombosis methods thereby producing both a minor stroke (with adjacent mild damage) or a minor recurrent stroke. NEW METHOD: A minor stroke, as detected using magnetic resonance imaging and histology, was produced using a low intensity beam of white light with a bright centre, a low dose of Rose Bengal and a short 5min illumination of thinned skull. A recurrent minor stroke was produced by repeating the procedure two days later except the cortical mask was positioned 1.5mm posteriorly. RESULTS: The minor photothrombosis procedure produced a small superficial infarct surrounded by a region of scattered necrosis detected histologically. Marked hyperintensities in diffusion weighted and T2 images identified the infarct. Peri-infarct regions with modest T2 increases corresponded to regions of scattered cell death. A recurrent minor photothrombosis produced additional damage in regions with overlapping mild injury. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: Previous photothrombosis methods usually produce large cortical infarcts with little penumbra. The current method produces small infarcts with diffuse mild peri-infarct ischemic injury that can be diagnosed using T2 imaging. CONCLUSIONS: The modified photothrombotic procedure will produce a minor stroke consisting of a small infarct in a region with marked diffusion and T2 hyperintensities and a peri-infarct region of selective necrosis with modest T2 changes. Minor recurrent stroke is readily produced but imaging is key for assessing size and location of each insult.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».