Neuroinflammation as a Target for Intervention in Subarachnoid Hemorrhage
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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