New Mechanistic Insights, Novel Treatment Paradigms, and Clinical Progress in Cerebrovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has brought tremendous progress in diagnostic and therapeutic options for cerebrovascular diseases as exemplified by the advent of thrombectomy in ischemic stroke, benefitting a steeply increasing number of stroke patients and potentially paving the way for a renaissance of neuroprotectants. Progress in basic science has been equally impressive. Based on a deeper understanding of pathomechanisms underlying cerebrovascular diseases, new therapeutic targets have been identified and novel treatment strategies such as pre- and post-conditioning methods were developed. Moreover, translationally relevant aspects are increasingly recognized in basic science studies, which is believed to increase their predictive value and the relevance of obtained findings for clinical application.This review reports key results from some of the most remarkable and encouraging achievements in neurovascular research that have been reported at the 10th International Symposium on Neuroprotection and Neurorepair. Basic science topics discussed herein focus on aspects such as neuroinflammation, extracellular vesicles, and the role of sex and age on stroke recovery. Translational reports highlighted endovascular techniques and targeted delivery methods, neurorehabilitation, advanced functional testing approaches for experimental studies, pre-and post-conditioning approaches as well as novel imaging and treatment strategies. Beyond ischemic stroke, particular emphasis was given on activities in the fields of traumatic brain injury and cerebral hemorrhage in which promising preclinical and clinical results have been reported. Although the number of neutral outcomes in clinical trials is still remarkably high when targeting cerebrovascular diseases, we begin to evidence stepwise but continuous progress towards novel treatment options. Advances in preclinical and translational research as reported herein are believed to have formed a solid foundation for this progress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».