MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3095582694 · doi:10.1186/s12974-020-01994-z

Microglia dynamics in adolescent traumatic brain injury

2020· review· en· W3095582694 sur OpenAlexafffund
Eric Eyolfson, Asher Khan, Richelle Mychasiuk, Alexander W. Lohman

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroinflammation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital Research Institute
Mots-clésTraumatic brain injuryMicrogliaNeurologyNeuroscienceMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyPsychiatryInflammationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repetitive, mild traumatic brain injuries (RmTBIs) are increasingly common in adolescents and encompass one of the largest neurological health concerns in the world. Adolescence is a critical period for brain development where RmTBIs can substantially impact neurodevelopmental trajectories and life-long neurological health. Our current understanding of RmTBI pathophysiology suggests key roles for neuroinflammation in negatively regulating neural health and function. Microglia, the brain's resident immune population, play important roles in brain development by regulating neuronal number, and synapse formation and elimination. In response to injury, microglia activate to inflammatory phenotypes that may detract from these normal homeostatic, physiological, and developmental roles. To date, however, little is known regarding the impact of RmTBIs on microglia function during adolescent brain development. This review details key concepts surrounding RmTBI pathophysiology, adolescent brain development, and microglia dynamics in the developing brain and in response to injury, in an effort to formulate a hypothesis on how the intersection of these processes may modify long-term trajectories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroinflammationMême sujetTraumatic Brain Injury and Neurovascular DisturbancesTravaux en français237 207