Neuroinflammation as a Target for Intervention in Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) is a sub-type of hemorrhagic stroke associated with the highest rates of mortality and long-term neurological disabilities. Despite the improvement in the management of SAH patients and the reduction in case fatality in the last decades, disability and mortality remain high in this population. Brain injury can occur immediately and in the first days after SAH. This early brain injury can be due to physical effects on the brain such as increased intracranial pressure, herniations, intracerebral, intraventricular hemorrhage, and hydrocephalus. After the first 3 days, angiographic cerebral vasospasm (ACV) is a common neurological complication that in severe cases can lead to delayed cerebral ischemia and cerebral infarction. Consequently, the prevention and treatment of ACV continue to be a major goal. However, most treatments for ACV are vasodilators since ACV is due to arterial vasoconstriction. Other targets also have included those directed at the underlying biochemical mechanisms of brain injury such as inflammation and either independently or as a consequence, cerebral microthrombosis, cortical spreading ischemia, blood-brain barrier breakdown, and cerebral ischemia. Unfortunately, no pharmacologic treatment directed at these processes has yet shown efficacy in SAH. Enteral nimodipine and the endovascular treatment of the culprit aneurysm, remain the only treatment options supported by evidence from randomized clinical trials to improve patients' outcome. Currently, there is no intervention directly developed and approved to target neuroinflammation after SAH. The goal of this review is to provide an overview on anti-inflammatory drugs tested after aneurysmal SAH.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».