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Enregistrement W2588242043 · doi:10.1371/journal.pone.0171558

Evolution of blood-brain-barrier permeability after acute ischemic stroke

2017· article· en· W2588242043 sur OpenAlexafffund
Zamir Merali, Kun Huang, David J. Mikulis, Frank L. Silver, Andrea Kassner

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoToronto Western HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBlood–brain barrierPermeability (electromagnetism)MedicineStroke (engine)Brain ischemiaIschemic strokeCardiologyInternal medicineIschemiaBiologyCentral nervous systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of BBB permeability after AIS in humans are not well understood. In the present study we measured the evolution of BBB permeability after AIS in humans using MRI. Patients presenting to our institution with a diagnosis of AIS underwent a single dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) sequence to measure BBB permeability during their initial workup. Forty-two patients were included in the final analysis. The patient sample underwent DCE-MRI at a mean time of 23.8hrs after the onset of AIS symptoms (range: 1.3-90.7hrs). At all time-points the BBB permeability within the infarct region of the brain as defined on DWI/ADC was higher compared to the homologous region of the contralateral hemisphere (p<0.005). BBB permeability, expressed as a ratio of infarct permeability to contralateral permeability, was greatest at 6-48hrs after the onset of AIS. Although the data was not acquired longitudinally, these findings suggest that the permeability of the BBB is continually elevated following AIS, which contradicts previous assertions that BBB permeability after AIS follows a biphasic course. Knowledge of BBB dynamics following AIS may provide insight into future treatments for AIS, especially BBB stabilizing agents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations166
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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