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Enregistrement W3214922451 · doi:10.3389/fneur.2021.738986

Clustering of Spontaneous Recurrent Seizures in a Mouse Model of Extended Hippocampal Kindling

2021· article· en· W3214922451 sur OpenAlexaff
Haiyu Liu, Liang Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindlingHippocampal formationStatus epilepticusEpilepsyEpileptogenesisElectroencephalographyNeuroscienceTemporal lobePsychologyKindling modelHippocampusMedicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute repetitive seizures or seizure clusters are common in epileptic patients. Seizure clusters are associated with a high risk of developing status epilepticus and increased morbidity and mortality. Seizure clusters are also recognizable in spontaneous recurrent seizures (SRS) that occur in animal models of epilepsy. The electrical kindling of a limbic structure is a commonly used model of temporal lobe epilepsy. Although classic kindling over the course of a few weeks does not generally induce SRS, extended kindling over the course of a few months can induce SRS in several animal species. SRS in kindled cats often occur in clusters, but the existence of seizure clusters in rodent models of extended kindling remains to be demonstrated. We explored the existence of seizure clusters in mice following extended hippocampal kindling. Adult male mice (C57BL/6) experienced twice daily hippocampal stimulations and underwent continuous 24-hour electroencephalogram (EEG)-video monitoring after ≥80 stimulations. SRS events were recognized by EEG discharges and associated motor seizures. Seizure clusters, defined as ≥4 seizures per cluster and intra-cluster inter-seizure intervals ≤ 120 min, were observed in 19 of the 20 kindled mice. Individual mice showed variable seizure clusters in terms of cluster incidence and circadian-like expression patterns. For clusters consisting of 4-7 seizures and intra-seizure intervals ≤ 20 min, no consistent changes in inter-seizure intervals, EEG discharge duration, or motor seizure severity scores were observed approaching cluster termination. These results suggested that seizure clustering represents a prominent feature of SRS in hippocampal kindled mice. We speculate that, despite experimental limitations and confounding factors, systemic homeostatic mechanisms that have yet to be explored may play an important role in governing the occurrence and termination of seizure clusters.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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