The Impact of Riluzole on Neurobehavioral Outcomes in Preclinical Models of Traumatic and Nontraumatic Spinal Cord Injury: Results From a Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review. OBJECTIVE: To evaluate the impact of riluzole on neurobehavioral outcomes in preclinical models of nontraumatic and traumatic spinal cord injury (SCI). METHODS: An extensive search of the literature was conducted in Medline, EMBASE, and Medline in Process. Studies were included if they evaluated the impact of riluzole on neurobehavioral outcomes in preclinical models of nontraumatic and traumatic SCI. Extensive data were extracted from relevant studies, including sample characteristics, injury model, outcomes assessed, timing of evaluation, and main results. The SYRCLE checklist was used to assess various sources of bias. RESULTS: The search yielded a total of 3180 unique citations. A total of 16 studies were deemed relevant and were summarized in this review. Sample sizes ranged from 14 to 90, and injury models included traumatic SCI (n = 9), degenerative cervical myelopathy (n = 2), and spinal cord-ischemia (n = 5). The most commonly assessed outcome measures were BBB (Basso, Beattie, Besnahan) locomotor score and von Frey filament testing. In general, rats treated with riluzole exhibited significantly higher BBB locomotor scores than controls. Furthermore, riluzole significantly increased withdrawal thresholds to innocuous stimuli and tail flick latency following application of radiant heat stimuli. Finally, rats treated with riluzole achieved superior results on many components of gait assessment. CONCLUSION: In preclinical models of traumatic and nontraumatic SCI, riluzole significantly improves locomotor scores, gait function, and neuropathic pain. This review provides the background information necessary to interpret the results of clinical trials on the impact of riluzole in traumatic and nontraumatic SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».