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Enregistrement W2775028200

PERI-INFARCT SUSCEPTIBILITY OF WHITE MATTER COMPARED TO GRAY MATTER FOLLOWING ISCHEMIC STROKE

2014· article· en· W2775028200 sur OpenAlexaffvenue
Stephen Campeau

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterMedicineIschemiaInfarctionPathologyLuxol fast blue stainMagnetic resonance imagingAnatomyCardiologyInternal medicineRadiologyCentral nervous systemMyelin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke is the second largest cause of death worldwide, with 80% being ischemic. Cells with no blood supply die via necrosis, forming the ischemic core. Adjacent to the ischemic core is an area of reduced blood flow, called the peri-infarct zone, which may have distinct injury/recovery processes. Thus, the study of the peri-infarct zone may improve stroke treatment. Neonatal white matter has a higher susceptibility to injury from ischemia than gray matter in rats. Therefore, white matter may require different treatment than gray matter. The purpose of the study was to discover whether peri-infarct white matter in adult rats is more susceptible than gray matter to ischemic changes. The hypothesis is that adult rat peri-infarct white matter is more susceptible to ischemic changes than gray matter following a stroke. Rose Bengal was injected into 22 Wistar adult rats and exposed to white light, causing blood coagulation. The rat brains were scanned by an MR machine and acquired as T 2 weighted sequence images. Slices were visually assessed to determine anterior/posterior boundaries of peri-infarct zone and had three regions measured on five major slices. The T 2 values were expressed as percentages of their respective controls. Histology slides of the brains were stained with Luxol Fast Blue and H&E. The three previously measured regions were visually assessed on the histology and scored YES or NO for signs of tissue injury/changes in myelination. Two general patterns of T 2 values appeared, separated into two groups: posterior increased (PI) and core centered (CC). When comparing white matter T 2 values between the two groups, posterior peri-infarct slices were significantly greater than anterior peri-infarct slices. There was a significant difference between white matter and upper cortex gray matter in posterior mild lesion slices of the PI group (p value = 0.031). The myelination score was NO for all central slices. 4/5 of the animals of the PI group had obvious signs of tissue injury at the deep cortex central lesion slice. There were no signs of injury in the CC group. There was, however, high correlation between deep cortex T 2 values and H&E tissue injury rankings (p = 2.0 x 10 -7 ). Meanwhile, white matter T 2 values and H&E scores were not significant (p = 0.182). At posterior slices remote from the ischemic core, signs of ischemic T 2 changes of white matter was greater than gray matter in the PI group. These changes were not observed in the CC group. Comparing central slice of PI and CC groups showed greater T 2 responses occurred in the PI group than in the CC group, suggesting a more severe ischemic insult occurred in animals of the PI group. However, posterior peri-infarct white matter did not show greater signs of tissue injury detectable by H&E than gray matter. The enhanced T 2 ischemic changes in posterior peri-infarct white matter appears to be due to reasons other than tissue injury detectable by H&E staining, such as cerebral edema and microscopic axonal injury. In conclusion, the data supports that white matter in adult rats can be more susceptible than gray matter to peri-infarct ischemic changes detected in the form of T 2 changes, specifically posterior to the ischemic lesion. Increased T 2 changes are a reflection of ischemic changes that could benefit from novel treatments targeted at white matter.

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 seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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