Characterization of Lower Urinary Tract Dysfunction after Thoracic Spinal Cord Injury in Yucatan Minipigs
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing need to develop approaches that will not only improve the clinical management of neurogenic lower urinary tract dysfunction (NLUTD) after spinal cord injury (SCI), but also advance therapeutic interventions aimed at recovering bladder function. Although pre-clinical research frequently employs rodent SCI models, large animals such as the pig may play an important translational role in facilitating the development of devices or treatments. Therefore, the objective of this study was to develop a urodynamics protocol to characterize NLUTD in a porcine model of SCI. An iterative process to develop the protocol to perform urodynamics in female Yucatan minipigs began with a group of spinally intact, anesthetized pigs. Subsequently, urodynamic studies were performed in a group of awake, lightly restrained pigs, before and after a contusion-compression SCI at the T2 or T9-T11 spinal cord level. Bladder tissue was obtained for histological analysis at the end of the study. All anesthetized pigs had bladders that were acontractile, which resulted in overflow incontinence once capacity was reached. Uninjured, conscious pigs demonstrated appropriate relaxation and contraction of the external urethral sphincter during the voiding phase. SCI pigs demonstrated neurogenic detrusor overactivity and a significantly elevated post-void residual volume. Relative to the control, SCI bladders were heavier and thicker. The developed urodynamics protocol allows for repetitive evaluation of lower urinary tract function in pigs at different time points post-SCI. This technique manifests the potential for using the pig as an intermediary, large animal model for translational studies in NLUTD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».