Spine-Adjusting Instrument (Impulse®) Attenuates Nociception and Modulates Oxidative Stress Markers in the Spinal Cord and Sciatic Nerve of a Rat Model of Neuropathic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oxidative stress plays an important role in neuropathic pain (NP). Spinal manipulative therapy (SMT) can exert beneficial effects on pain outcomes in humans and in animal models. SMT can also modulate oxidative stress markers in both humans and animals. We aimed to determine the effect of Impulse®-assisted SMT (ISMT) on nociception and oxidative stress biomarkers in the spinal cords and sciatic nerves of rats with NP. METHODS: NP was induced by chronic constriction injury (CCI) of the sciatic nerve. Animals were randomly assigned to naive, sham (rats with sciatic nerve exposure but without ligatures), or CCI, with and without ISMT. ISMT was applied onto the skin area corresponding to the spinous process of L4-L5, three times per week for 2 weeks. Mechanical threshold, latency to paw withdrawal in response to thermal stimulus, and oxidative stress biomarkers in the spinal cord and sciatic nerve were the main outcomes evaluated. RESULTS: ISMT significantly increased mechanical threshold and withdrawal latency after CCI. In the spinal cord, ISMT prevented the increase of pro-oxidative superoxide anion generation and hydrogen peroxide levels. Lipid hydroperoxide levels both in the spinal cord and in the sciatic nerve were attenuated by ISMT. Total antioxidant capacity increased in the spinal cords and sciatic nerves of CCI rats with and without ISMT. CCI and ISMT did not significantly change the total thiol content of the spinal cord. CONCLUSIONS: Our findings suggest that reduced oxidative stress in the spinal cord and/or nerve may be an important mechanism underlying a therapeutic effect of SMT to manage NP nonpharmacologically.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 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 ».