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Enregistrement W2969116354 · doi:10.1152/jn.00233.2019

Animal models of developmental motor disorders: parallels to human motor dysfunction in cerebral palsy

2019· article· en· W2969116354 sur OpenAlexaff
Clarissa F. Cavarsan, Monica A. Gorassini, Katharina A. Quinlan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésNeuroscienceCerebral palsySpasticityPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMotor systemAnimal modelMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral palsy (CP) is the most common motor disability in children. Much of the previous research on CP has focused on reducing the severity of brain injuries, whereas very few researchers have investigated the cause and amelioration of motor symptoms. This research focus has had an impact on the choice of animal models. Many of the commonly used animal models do not display a prominent CP-like motor phenotype. In general, rodent models show anatomically severe injuries in the central nervous system (CNS) in response to insults associated with CP, including hypoxia, ischemia, and neuroinflammation. Unfortunately, most rodent models do not display a prominent motor phenotype that includes the hallmarks of spasticity (muscle stiffness and hyperreflexia) and weakness. To study motor dysfunction related to developmental injuries, a larger animal model is needed, such as rabbit, pig, or nonhuman primate. In this work, we describe and compare various animal models of CP and their potential for translation to the human condition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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