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Enregistrement W2922115467 · doi:10.1089/neu.2018.6081

Endogenous Interleukin-10 Deficiency Exacerbates Vascular Pathology in Traumatic Cervical Spinal Cord Injury

2019· article· en· W2922115467 sur OpenAlexafffund
Anna Badner, Pía M. Vidal, James Hong, Justin Hacker, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePathophysiologySpinal cord injuryPathologySpinal cordBiomarkerCytokineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the majority of traumatic spinal cord injuries (SCIs) take place at the cervical level, pre-clinical studies have been disproportionally focused on thoracic insults. With differences in anatomy, physiology, and immune response between spinal cord levels, there is evidence that injury pathophysiology may vary, requiring tailored treatment paradigms. Further, as only a few therapies have been successfully translated to the clinic, cervical models are increasingly recognized as essential for the characterization of trauma and therapy. Using a novel and clinically relevant cervical contusion-compression mouse model of bilateral incomplete injury, this study aimed to assess the role of interleukin10 (IL-10), a potent cytokine with broad anti-inflammatory effects, in SCI vascular pathology. While the effects of IL-10 loss have been previously evaluated, the vascular changes are poorly characterized. Here, using in vivo high-resolution ultrasound imaging, we demonstrate that IL-10 deficiency is associated with increased acute vascular damage. Importantly, the loss of endogenous IL-10 led to significant differences in the acute systemic response to SCI, specifically the circulating levels of IL-12 (p70), LIX (CXCL5), IL-1β, tumor necrosis factor (TNF)-α, and IL-6 relative to genotype sham controls. These effects also fostered modest impairments in long-term functional recovery, assessed by the Basso Mouse Scale, as well as histological outcomes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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