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Enregistrement W2396039754 · doi:10.12688/f1000research.7586.1

Recent advances in managing a spinal cord injury secondary to trauma

2016· preprint· en· W2396039754 sur OpenAlexaff
Christopher S. Ahuja, Allan R. Martin, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCongress of Neurological Surgeons
Mots-clésMedicineNeuroprotectionSpinal cord injuryIntensive care medicineRiluzoleSpinal cordBioinformaticsNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPharmacologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic spinal cord injuries (SCIs) affect 1.3 million North Americans, producing devastating physical, social, and vocational impairment. Pathophysiologically, the initial mechanical trauma is followed by a significant secondary injury which includes local ischemia, pro-apoptotic signaling, release of cytotoxic factors, and inflammatory cell infiltration. Expedient delivery of medical and surgical care during this critical period can improve long-term functional outcomes, engendering the concept of "Time is Spine". We emphasize the importance of expeditious care while outlining the initial clinical and radiographic assessment of patients. Key evidence-based early interventions (surgical decompression, blood pressure augmentation, and methylprednisolone) are also reviewed, including findings of the landmark Surgical Timing in Acute Spinal Cord Injury Study (STASCIS). We then describe other neuroprotective approaches on the edge of translation such as the sodium-channel blocker riluzole, the anti-inflammatory minocycline, and therapeutic hypothermia. We also review promising neuroregenerative therapies that are likely to influence management practices over the next decade including chondroitinase, Rho-ROCK pathway inhibition, and bioengineered strategies. The importance of emerging neural stem cell therapies to remyelinate denuded axons and regenerate neural circuits is also discussed. Finally, we outline future directions for research and patient care.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,379 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations173
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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