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Enregistrement W2344792891 · doi:10.3389/fneur.2016.00057

Rodent Hypoxia–Ischemia Models for Cerebral Palsy Research: A Systematic Review

2016· review· en· W2344792891 sur OpenAlexafffund
Prakasham Rumajogee, Tatiana Bregman, Steven P. Miller, Jerome Y. Yager, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkStollery Children's HospitalHospital for Sick ChildrenToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesOntario Brain InstituteGovernment of OntarioChildren Neurodevelopmental Disorders Network
Mots-clésCerebral palsyMedicineHypoxia (environmental)IschemiaBrain damageWhite matterPeriventricular leukomalaciaNeuroscienceAnesthesiaInternal medicinePregnancyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMagnetic resonance imagingGestational ageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral palsy (CP) is a complex multifactorial disorder, affecting approximately 2.5-3/1000 live term births, and up to 22/1000 prematurely born babies. CP results from injury to the developing brain incurred before, during, or after birth. The most common form of this condition, spastic CP, is primarily associated with injury to the cerebral cortex and subcortical white matter as well as the deep gray matter. The major etiological factors of spastic CP are hypoxia/ischemia (HI), occurring during the last third of pregnancy and around birth age. In addition, inflammation has been found to be an important factor contributing to brain injury, especially in term infants. Other factors, including genetics, are gaining importance. The classic Rice-Vannucci HI model (in which 7-day-old rat pups undergo unilateral ligation of the common carotid artery followed by exposure to 8% oxygen hypoxic air) is a model of neonatal stroke that has greatly contributed to CP research. In this model, brain damage resembles that observed in severe CP cases. This model, and its numerous adaptations, allows one to finely tune the injury parameters to mimic, and therefore study, many of the pathophysiological processes and conditions observed in human patients. Investigators can recreate the HI and inflammation, which cause brain damage and subsequent motor and cognitive deficits. This model further enables the examination of potential approaches to achieve neural repair and regeneration. In the present review, we compare and discuss the advantages, limitations, and the translational value for CP research of HI models of perinatal brain injury.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations162
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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