Susceptibility to hippocampal kindling seizures is increased in aging C57 black mice
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of seizures increases with old age. Stroke, dementia and brain tumors are recognized risk factors for new-onset seizures in the aging populations and the incidence of these conditions also increased with age. Whether aging is associated with higher seizure susceptibility in the absence of the above pathologies remains unclear. We used classic kindling to explore this issue as the kindling model is highly reproducible and allows close monitoring of electrographic and motor seizure activities in individual animals. We kindled male young and aging mice (C57BL/6 strain, 2-3 and 18-22 months of age) via daily hippocampal CA3 stimulation and monitored seizure activity via video and electroencephalographic recordings. The aging mice needed fewer stimuli to evoke stage-5 motor seizures and exhibited longer hippocampal afterdischarges and more frequent hippocampal spikes relative to the young mice, but afterdischarge thresholds and cumulative afterdischarge durations to stage 5 motor seizures were not different between the two age groups. While hippocampal injury and structural alterations at cellular and micro-circuitry levels remain to be examined in the kindled mice, our present observations suggest that susceptibility to hippocampal CA3 kindling seizures is increased with aging in male C57 black mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».