P.177 Assessing lesion severity in a mouse model of intracerebral hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intracerebral hemorrhage (ICH) is caused by the rupture of a blood vessel, resulting in bleeding into the brain. This type of stroke accounts for 12-15% of all strokes and is the most fatal type of stroke (40% mortality rate). ICH stroke presents a greater burden to survivors as 90% of ICH survivors have some degree of disability. Because of the poor patient outcomes, there is a clear need for identifying new treatments as well as establishing the efficacy of existing treatments. Methods: Using previously described techniques we aim to establish a mouse model of ICH at the University of Saskatchewan. We observed them at a 1- 24-, 48- and 72hr mark post-stroke and scored for neurological deficits. Results: We currently have conducted 23 model trials. We have data on mice at 1-, 24, and 72 hr post-stroke. We have observed and begun to analyze a lesion area that can be seen in H&E stained sections, and further assessed with FTIR, and synchrotron modalities. Conclusions: We have analyzed several of the specimens with FTIR imaging and synchrotron analysis with the Canadian Light Source. We have preliminary results of the progression of metabolites in the hematoma and peri-hematoma zone of the ICH.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».