In vivo imaging in experimental spinal cord injury – Techniques and trends
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 Spinal Cord Injury (SCI) is one of the leading causes of disability in the world. Treatment is limited to supportive care and no curative therapy exists. Experimental research to understand the complex pathophysiology and potential mediators of spinal cord regeneration is essential to develop innovative translational therapies. A multitude of experimental imaging methods to monitor spinal cord regeneration in vivo have developed over the last years. However, little literature exists to deal with advanced imaging methods specifically available in SCI research. This systematic literature review examines the current standards in experimental imaging in SCI allowing for in vivo imaging of spinal cord regeneration on a neuronal, vascular, and cellular basis. Articles were included meeting the following criteria: experimental research, original studies, rodent subjects, and intravital imaging. Reviewed in detail are microstructural and functional Magnetic Resonance Imaging, Micro-Computed Tomography, Laser Speckle Imaging, Very High Resolution Ultrasound, and in vivo microscopy techniques. Following the PRISMA guidelines for systematic reviews, 689 articles were identified for review, of which 492 were sorted out after screening and an additional 104 after detailed review. For qualitative synthesis 93 articles were included in this publication. With this study we give an up-to-date overview about modern experimental imaging techniques with the potential to advance the knowledge on spinal cord regeneration following SCI. A thorough knowledge of the strengths and limitations of the reviewed techniques will help to optimally exploit our current experimental armamentarium in the field.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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