Selection of preclinical models to evaluate intranasal brain cooling for acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Stroke accounts for a large proportion of global mortality and morbidity. Selective hypothermia, via intranasal cooling devices, is a promising intervention in acute ischemic stroke. However, prior to large clinical trials, preclinical studies in large animal models of ischemic stroke are needed to assess the efficacy, safety, and feasibility of intranasal cooling for selective hypothermia as a neuroprotective strategy. Here, we review the available scientific literature for evidence supporting selective hypothermia and make recommendations of a preclinical, large, animal-based, ischemic stroke model that has the greatest potential for evaluating intranasal cooling for selective hypothermia and neuroprotection. We conclude that among large animal models of focal ischemic stroke including pigs, sheep, dogs, and nonhuman primates (NHPs), cynomolgus macaques have nasal anatomy, nasal vasculature, neuroanatomy, and cerebrovasculature that are most similar to those of humans. Moreover, middle cerebral artery stroke in cynomolgus macaques produces functional and behavioral deficits that are quantifiable to a greater degree of precision and detail than those that can be revealed through available assessments for other large animals. These NHPs are also amenable to extensive neuroimaging studies as a means of monitoring stroke evolution and evaluating infarct size. Hence, we suggest that cynomolgus macaques are best suited to assess the safety and efficacy of intranasal selective hypothermia through an evaluation of hyperacute diffusion-weighted imaging and subsequent investigation of chronic functional recovery, prior to randomized clinical trials in humans.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».