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Enregistrement W2566915613

RATE AND DEPTH DEPENDENT EFFECTS ON DEMYELINATION AND BEHAVIOURAL DEFICIT FOLLOWING SPINAL CORD CONTUSION INJURY

2018· article· en· W2566915613 sur OpenAlexaff
Cameron J. Lam, Peggy Assinck, Jiangui Liu, Wolfram Tetzlaff, Thomas R. Oxland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cordSpinal cord injuryMedicineCordPhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Statement The mechanism of spinal cord injury varies across the human population and this may be important for the development of effective therapies. Therefore, detailed understanding of how variables such as impact velocity and depth affect cord tissue damage is important. Introduction Studies have shown an independent effect of impact velocity and depth on injury severity, thereby suggesting importance of the interaction between the two for spinal cord injury. This work examines both the individual and interactive effects of impact velocity and impact depth on demyelination, tissue sparing, and behavioural outcomes in the rat cervical spinal cord. It also aims to understand the contribution of the energy applied during impact, not only the impact factors. Decoupling the effects of these two impact parameters will help to describe the injury mechanism. Maximum principal strain has also been shown to be useful as a predictor for neural tissue damage in vivo and in finite element (FE) models. A better understanding of this relationship with experimental results may help to elucidate the mechanics of spinal cord injury. Methods In this study, 54 male Sprague-Dawley rats were given a contusion spinal cord injury at impact speeds of 8 mm/s, 80 mm/s, or 800 mm/s with depths of 0.9 mm or 1.5 mm. Animals recovered for 7 days followed by behavioural assessment and examination of the spinal cord tissue for demyelination and tissue sparing at 1 mm intervals, ±3 mm rostrocaudally to the epicentre. In parallel, a previously developed finite element model of the rat spinal cord was used to examine the resulting maximum principal strains in the spinal cord for correlations with histological and mechanical impact data. Results and discussion Impact depth was a consistent factor in predicting axonal damage, tissue sparing, and the resulting behavioural deficit. Increased impact velocity resulted in significantly higher impact energies and measureable tissue damage at the 1.5 mm impact depth, but not at the 0.9 mm impact depth and is best displayed by the percentage of axon damage at the injury epicentre. Linear correlation analysis with FEA strain showed significant (p≪0.001) correlations with axonal damage in the ventral (R2=0.86) and lateral (R2=0.74) regions of the spinal cord and with white matter (R2=0.90) and grey matter (R2=0.76) sparing. Discussion and Conclusion The difference in injury severity to velocity at different impact depths identifies the existence of threshold interactions between the two impact factors. Beyond this point incremental increases in either velocity or depth are more likely to result in significantly increased impact energy and thus tissue damage and functional impairment. The relationship between the impact depth and velocity of injury demonstrated a more rate sensitive response to spinal cord tissue damage at the deep (1.5 mm) impact depth than at the shallow (0.9 mm) impact depth. Impact velocity also became quickly less significant than impact depth in determining tissue damage further from the epicentre. Furthermore, the results shown by this work extend the research identifying significant correlations between maximum principal strain and neurological tissue damage.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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