Neuromodulation Therapies in Pre-Clinical Models of Traumatic Brain Injury: Systematic Review and Translational Applications
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) has been associated with several lasting impairments that affect quality of life. Pre-clinical models of TBI have been studied to further our understanding of the underlying short-term and long-term symptomatology. Neuromodulation techniques have become of great interest in recent years as potential rehabilitative therapies after injury because of their capacity to alter neuronal activity and neural circuits in targeted brain regions. This systematic review aims to provide an overlook of the behavioral and neurochemical effects of transcranial direct current stimulation (tDCS), transcranial magnetic stimulation (TMS), deep brain stimulation (DBS), and vagus nerve stimulation (VNS) in pre-clinical TBI models. After screening 629 abstracts, 30 articles were pooled for review. These studies showed that tDCS, TMS, DBS, or VNS delivered to rodents restored TBI-induced deficits in coordination, balance, locomotor activity and improved cognitive impairments in memory, learning, and impulsivity. Potential mechanisms for these effects included neuroprotection, a decrease in apoptosis, neuroplasticity, and the restoration of neural circuit abnormalities. The translational value, potential applicability, and the interpretation of these findings in light of outcome data from clinical trials in patients with TBI are discussed.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 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 ».