CNS-Spleen Axis – a Close Interplay in Mediating Inflammatory Responses in Burn Patients and a Key to Novel Burn Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Severe burn-induced inflammation and subsequent hypermetabolic response can lead to profound infection and sepsis, resulting in multiple organ failure and high mortality risk in patients. This represents an extremely challenging issue for clinicians as sepsis is the leading cause of mortality in burn patients. Since hyperinflammation and immune dysfunction are a result of an immune imbalance, restoring these conditions seem to have promising benefits for burn patients. A key network that modulates the immune balance is the central nervous system (CNS)-spleen axis, which coordinates multiple signaling pathways, including sympathetic and parasympathetic pathways. Modulating inflammation is a key strategy that researchers use to understand neuroimmunomodulation in other hyperinflammatory disease models and modulating the CNS-spleen axis has led to improved clinical outcomes in patients. As the immune balance is paramount for recovery in burn-induced sepsis and patients with hyperinflammatory conditions, it appears that severe burn injuries substantially alter this CNS-spleen axis. Therefore, it is essential to address and discuss the potential therapeutic techniques that target the CNS-spleen axis that aim to restore homeostasis in burn patients. To understand this in detail, we have conducted a systematic review to explore the role of the CNS-spleen axis and its impact on immunomodulation concerning the burn-induced hypermetabolic response and associated sepsis complications. Furthermore, this thorough review explores the role of the spleen, CNS-spleen axis in the ebb and flow phases following a severe burn, how this axis induces metabolic factors and immune dysfunction, and therapeutic techniques and chemical interventions that restore the immune balance via neuroimmunomodulation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».