Promising neuroprotective strategies for traumatic spinal cord injury with a focus on the differential effects among anatomical levels of injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord injury (SCI) is a devastating condition of motor, sensory, and autonomic dysfunction. The significant cost associated with the management and lifetime care of patients with SCI also presents a major economic burden. For these reasons, there is a need to develop and translate strategies that can improve outcomes following SCI. Given the challenges in achieving regeneration of the injured spinal cord, neuroprotection has been at the forefront of clinical translation. Yet, despite many preclinical advances, there has been limited translation into the clinic apart from methylprednisolone (which remains controversial), hypertensive therapy to maintain spinal cord perfusion, and early decompressive surgery. While there are several factors related to the limited translational success, including the clinical and mechanistic heterogeneity of human SCI, the misalignment between animal models of SCI and clinical reality continues to be an important factor. Whereas most clinical cases are at the cervical level, only a small fraction of preclinical research is conducted in cervical models of SCI. Therefore, this review highlights the most promising neuroprotective and neural reparative therapeutic strategies undergoing clinical assessment, including riluzole, hypothermia, granulocyte colony-stimulating factor, glibenclamide, minocycline, Cethrin (VX-210), and anti-Nogo-A antibody, and emphasizes their efficacy in relation to the anatomical level of injury. Our hope is that more basic research will be conducted in clinically relevant cervical SCI models in order to expedite the transition of important laboratory discoveries into meaningful treatment options for patients with SCI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle