Benefits of hypothermia in neonatal arterial ischemic strokes: A preclinical study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is currently no targeted treatment available for neonatal arterial ischemic strokes (NAIS). Epidemiological studies demonstrated that perinatal infection/inflammation, peripartum hypoxia, and occlusion of the internal carotid tree are the main determinants of NAIS. The well‐established benefit of therapeutic hypothermia (HT) in neonatal encephalopathy due to diffuse hypoxia‐ischemia provides a rationale for the potential use of HT as a neuroprotective strategy in NAIS. Methods We used a rat model to reproduce the most prevalent human physiopathological scenario of NAIS. The neuroprotective effect of HT was measured by morphometric magnetic resonance imaging, [18F] fluorodeoxyglucose (FDG) metabolic activity by positron emission tomography/computed tomography, and behavioral tests. Results HT (a) prevented the occurrence of 44% of NAIS, (b) reduced the volume of strokes by 37%, (c) enhanced [18F] FDG metabolic activity within the territory of the occluded carotid artery, and (d) improved motor behavior. Both morphometric and metabolic techniques showed consistently that HT provided a neuroprotective effect located in the motor cortex, hippocampus, and caudate‐putamen. Conclusion Through combining anatomical, metabolic imaging, and behavioral studies, our study provides evidence of neuroprotective effects of HT in NAIS. These results are potentially translational to human NAIS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».