MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2526221147 · doi:10.4103/1673-5374.191199

Harnessing neural activity to promote repair of the damaged corticospinal system after spinal cord injury

2016· review· en· W2526221147 sur OpenAlexaff
John H. Martin

Notice bibliographique

RevueNeural Regeneration Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésCorticospinal tractNeuroscienceSpinal cordSpinal cord injuryPyramidal tractsAxonMotor cortexWhite matterMedicineStimulationPsychologyDiffusion MRIMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As most spinal cord injuries (SCIs) are incomplete, an important target for promoting neural repair and recovery of lost motor function is to promote the connections of spared descending spinal pathways with spinal motor circuits. Among the pathways, the corticospinal tract (CST) is most associated with skilled voluntary functions in humans and many animals. CST loss, whether at its origin in the motor cortex or in the white matter tracts subcortically and in the spinal cord, leads to movement impairments and paralysis. To restore motor function after injury will require repair of the damaged CST. In this review, I discuss how knowledge of activity-dependent development of the CST—which establishes connectional specificity through axon pruning, axon outgrowth, and synaptic competition among CST terminals—informed a novel activity-based therapy for promoting sprouting of spared CST axons after injur in mature animals. This therapy, which comprises motor cortex electrical stimulation with and without concurrent trans-spinal direct current stimulation, leads to an increase in the gray matter axon length of spared CST axons in the rat spinal cord and, after a pyramidal tract lesion, restoration of skilled locomotor movements. I discuss how this approach is now being applied to a C4 contusion rat model.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeural Regeneration ResearchMême sujetTranscranial Magnetic Stimulation StudiesTravaux en français237 207