Emerging neuroprotective interventions in periventricular leukomalacia - A systematic review of preclinical studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Periventricular leukomalacia (PVL) is a result of various antenatal, intrapartum, or postnatal insults to the developing brain and is an important harbinger of cerebral palsy in preterm neonates. There is no proven therapy for PVL. This calls for appraisal of targeted therapies that have been investigated in animal models to evaluate their relevance in a clinical research context. AREAS COVERED: This systematic review identifies interventions that were evaluated in preclinical studies for neuroprotective efficacy against PVL. We identified 142 studies evaluating various interventions in PVL animal models (search method is detailed in section 2). EXPERT OPINION: Interventions that have yielded significant results in preclinical research, and that have been evaluated in a limited number of clinical trials include stem cells, erythropoietin, and melatonin. Many other therapeutic modalities evaluated in preclinical studies have been identified, but more data on their neuroprotective potential in PVL must be garnered before they can be considered for clinical trials. Because most of the tested interventions had only a partial efficacy, a combination of interventions that could be synergistic should be investigated in future preclinical studies. Furthermore, since the nature and pattern of perinatal insults to preterm brain predisposing it to PVL are substantially variable, individualized approaches for the choice of appropriate neuroprotective interventions tailored to different subgroups of preterm neonates should be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».