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Enregistrement W3092637296 · doi:10.1177/2055217320959806

Environmental enrichment alleviates the deleterious effects of stress in experimental autoimmune encephalomyelitis

2020· article· en· W3092637296 sur OpenAlexaff
Antoine Fournier, Erwan Baudron, Isabelle Wagnon, Philippe Aubert, Denis Vivien, Michel Neunlist, Isabelle Bardou, Fabián Docagne

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleFondation pour l'Aide à la Recherche sur la Sclérose en Plaques
Mots-clésMultiple sclerosisExperimental autoimmune encephalomyelitisEncephalomyelitisMedicineIncidence (geometry)Animal modelImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical observations support the hypothesis that stressful events increase relapse occurrence in multiple sclerosis patients, while stress-reduction strategies can modulate this effect. However, a direct cause-effect relationship between stress level and relapse cannot be firmly established from these data. OBJECTIVES: The purpose of this work was to address whether modulation of stress could interfere with symptom relapse in an animal model of multiple sclerosis with relapsing-remitting course. METHODS: Mice bred in standard or enriched environment were subjected to repeated acute stress during the remission phase of relapsing-remitting PLP-induced experimental autoimmune encephalomyelitis. RESULTS: We report that repeated acute stress induced a twofold increase in relapse incidence in experimental autoimmune encephalomyelitis. On the other hand, environmental enrichment reduced relapse incidence and severity, and reversed the effects of repeated acute stress. CONCLUSION: These data provide the platform for further studies on the biological processes that link stress and multiple sclerosis relapses in a suitable animal model.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,882

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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