Abstracts fromThe 33 <sup>rd</sup> AnnualNational Neurotrauma SymposiumJune 28–July 1, 2015Santa Fe, New Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate limb loading is essential for neurorehabilitation after SCI, in part, because it guides spinal cord neuroplasticity.Complete unloading such as prolonged bed rest may interfere with functional recovery, whereas appropriate afferent information through rehabilitation may improve function by modulating spinal plasticity.The impact of limb loading on synaptic plasticity in SCI remains poorly understood.We investigated long-term biological, biomechanical and physiological consequence of hindlimb unloading (HU) in the acute phase of SCI. Adult female SD rats received a mild SCI (T9; 50 kdyn, IH).Three days post-injury, subjects were randomized to two experimental groups: 1) HU by tail suspension, or 2) normal-loading control.After two weeks, the HU group was returned to normal loading condition.Animals were monitored until 8 weeks post-injury.Assessments included: 1) BBB locomotor recovery; 2) kinematic gait analysis; 3) electrophysiological H-reflex testing at 8 weeks-post injury; 4) spinal cord tissue analysis using biomolecular and robotic confocal microscopy assessments of plasticity-related changes in ventral motorneurons.Results indicated that: 1) HU early after SCI impaired recovery of coordinated gait characteristics and produced excessive excitation of spinal reflex circuits; 2) Chronically increased synaptic glutamate AMPA receptors on the plasma membrane of spinal motor neurons providing a cellular mechanism.Our findings suggest that limb unloading early after SCI induces maladaptive spinal cord plasticity that persists to impair functional recovery in chronic phase, providing a novel mechanistic target for early intervention after SCI to enhance the effect of rehabilitation in the chronic phase following injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,550 | 0,208 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».