A combination of mesenchymal stem cells and scaffolds promotes motor functional recovery in spinal cord injury: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is controversy about the role of scaffolds as an adjunctive therapy to mesenchymal stem cell (MSC) transplantation in spinal cord injury (SCI). Thus, the authors aimed to design a meta-analysis on preclinical evidence to evaluate the effectiveness of combination therapy of scaffold + MSC transplantation in comparison with scaffolds alone and MSCs alone in improving motor dysfunction in SCI. METHODS: Electronic databases including Medline, Embase, Scopus, and Web of Science were searched from inception until the end of August 2018. Two independent reviewers screened related experimental studies. Animal studies that evaluated the effectiveness of scaffolds and/or MSCs on motor function recovery following experimental SCI were included. The findings were reported as standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI). RESULTS: A total of 34 articles were included in the meta-analysis. Analyses show that combination therapy in comparison with the scaffold group alone (SMD 2.00, 95% CI 1.53-2.46, p < 0.0001), the MSCs alone (SMD 1.58, 95% CI 0.84-2.31, p < 0.0001), and the nontreated group (SMD 3.52, 95% CI 2.84-4.20, p < 0.0001) significantly improved motor function recovery. Co-administration of MSCs + scaffolds only in the acute phase of injury (during the first 3 days after injury) leads to a significant recovery compared to scaffold alone (SMD 2.18, p < 0.0001). In addition, the cotransplantation of scaffolds with bone marrow-derived MSCs (SMD 1.99, p < 0.0001) and umbilical cord-derived MSCs (SMD 1.50, p = 0.001) also improved motor function following SCI. CONCLUSIONS: The findings showed that scaffolds + MSCs is more effective than scaffolds and MSCs alone in improving motor function following SCI in animal models, when used in the acute phase of injury.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».