Imaging of Neurotrauma in Acute and Chronic Settings
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic injuries of the brain and spinal cord are a significant source of mortality and long-term disability. A recent systematic study in a rat model of spinal cord injury (SCI) indicates severe, destructive, and very protracted inflammation as the key mechanism initiated by the massive injury involving the white matter. Although the severe inflammation is localized and counteracted by astrogliosis, it has a damaging effect on the blood vessels in the surrounding spinal cord, leading to persistent vasogenic edema. Evaluation of these injuries with imaging of the brain and spinal cord plays a crucial role in the acute trauma work-up, allowing clinicians to quickly identify abnormalities that require immediate medical or surgical intervention or to exclude them from the workup. Recently, anti-inflammatory agents have been shown to inhibit and accelerate the elimination of post-SCI inflammation in preclinical studies, and an exciting potential has arisen for the use of antiinflammatory drugs in clinical studies to achieve neuroprotection (i.e., inhibition of destruction caused by inflammation) and to inhibit vasogenic edema in SCI, traumatic brain injury, and stroke. In both subacute and chronic settings, imaging can guide therapy and provide important prognostic information. In this review, we discuss the imaging workup and evolving imaging findings of neurotrauma in the acute and chronic setting, including conventional and advanced imaging techniques. As neuroimaging is the primary mode of diagnostic analysis in neurotrauma, it is a critical component in future clinical trials evaluating neuroprotective therapies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».