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Enregistrement W4212882966 · doi:10.1177/21925682211052920

Developing Novel Therapies for Degenerative Cervical Myelopathy [AO Spine RECODE-DCM Research Priority Number 7]: Opportunities From Restorative Neurobiology

2022· article· en· W4212882966 sur OpenAlexaff
Aref-Ali Gharooni, Brian K. Kwon, Michael G. Fehlings, Timothy F. Boerger, Ricardo Rodrigues‐Pinto, Paul Aarne Koljonen, Shekar N. Kurpad, James S. Harrop, Bizhan Aarabi, Vafa Rahimi‐Movaghar, Jefferson R. Wilson, Benjamin M. Davies, Mark Kotter, James D. Guest

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical and Thoracic Myelopathy
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver Spine Surgery InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of CambridgeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMyelopathyDegenerative DisorderCervical spinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPathologySurgeryDiseaseSpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Narrative review. OBJECTIVES: To provide an overview of contemporary therapies for the James Lind Alliance priority setting partnership for degenerative cervical myelopathy (DCM) question: 'Can novel therapies, including stem-cell, gene, pharmacological and neuroprotective therapies, be identified to improve the health and wellbeing of people living with DCM and slow down disease progression?' METHODS: A review of the literature was conducted to outline the pathophysiology of DCM and present contemporary therapies that may hold therapeutic value in 3 broad categories of neuroprotection, neuroregeneration, and neuromodulation. RESULTS: Chronic spinal cord compression leads to ischaemia, neuroinflammation, demyelination, and neuronal loss. Surgical intervention may halt progression and improve symptoms, though the majority do not make a full recovery leading to lifelong disability. Neuroprotective agents disrupt deleterious secondary injury pathways, and one agent, Riluzole, has undergone Phase-III investigation in DCM. Although it did not show efficacy on the primary outcome modified Japanese Orthopaedic Association scale, it showed promising results in pain reduction. Regenerative approaches are in the early stage, with one agent, Ibudilast, currently in a phase-III investigation. Neuromodulation approaches aim to therapeutically alter the state of spinal cord excitation by electrical stimulation with a variety of approaches. Case studies using electrical neuromuscular and spinal cord stimulation have shown positive therapeutic utility. CONCLUSION: There is limited research into interventions in the 3 broad areas of neuroprotection, neuroregeneration, and neuromodulation for DCM. Contemporary and novel therapies for DCM are now a top 10 priority, and whilst research in these areas is limited in DCM, it is hoped that this review will encourage research into this priority.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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