Therapeutic Approaches Targeting Vascular Repair After Experimental Spinal Cord Injury: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord injury (SCI) disrupts the spinal cord vasculature resulting in ischemia, amplification of the secondary injury cascade and exacerbation of neural tissue loss. Restoring functional integrity of the microvasculature to prevent neural loss and to promote neural repair is an important challenge and opportunity in SCI research. Herein, we summarize the course of vascular injury and repair following SCI and give a comprehensive overview of current experimental therapeutic approaches targeting spinal cord microvasculature to diminish ischemia and thereby facilitate neural repair and regeneration. A systematic review of the published literature on therapeutic approaches to promote vascular repair after experimental SCI was performed using PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) standards. The MEDLINE databases PubMed, Embase, and OVID MEDLINE were searched using the keywords "spinal cord injury," "angiogenesis," "angiogenesis inducing agents," "tissue engineering," and "rodent subjects." A total of 111 studies were identified through the search. Five main therapeutic approaches to diminish hypoxia-ischemia and promote vascular repair were identified as (1) the application of angiogenic factors, (2) genetic engineering, (3) physical stimulation, (4) cell transplantation, and (5) biomaterials carrying various factor delivery. There are different therapeutic approaches with the potential to diminish hypoxia-ischemia and promote vascular repair after experimental SCI. Of note, combinatorial approaches using implanted biomaterials and angiogenic factor delivery appear promising for clinical translation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».