Persistent white matter vulnerability in a mouse model of mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following one mild traumatic brain injury (mTBI), there is a window of vulnerability during which subsequent mTBIs can cause substantially exacerbated impairments. Currently, there are no known methods to monitor, shorten or mitigate this window. METHODS: To characterize a preclinical model of this window of vulnerability, we first gave male and female mice one or two high-depth or low-depth mTBIs separated by 1, 7, or 14 days. We assessed brain white matter integrity using silver staining within the corpus callosum and optic tracts, as well as behavioural performance on the Y-maze test and visual cliff test. RESULTS: The injuries resulted in windows of white matter vulnerability longer than 2 weeks but produced no behavioural impairments. Notably, this window duration is substantially longer than those reported in any previous preclinical vulnerability study, despite our injury model likely being milder than the ones used in those studies. We also found that sex and impact depth differentially influenced white matter integrity in different white matter regions. CONCLUSIONS: These results suggest that the experimental window of vulnerability following mTBI may be longer than previously reported. Additionally, this work highlights the value of including white matter damage, sex, and replicable injury models for the study of post-mTBI vulnerability and establishes important groundwork for the investigation of potential vulnerability mechanisms, biomarkers, and therapies.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».