Imaging of Neurotrauma in Acute and Chronic Settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle