Developing Novel Therapies for Degenerative Cervical Myelopathy [AO Spine RECODE-DCM Research Priority Number 7]: Opportunities From Restorative Neurobiology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».