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Enregistrement W4315753541 · doi:10.1177/10738584221145570

Mapping the Iceberg of Autonomic Recovery: Mechanistic Underpinnings of Neuromodulation following Spinal Cord Injury

2023· review· en· W4315753541 sur OpenAlexafffund
Soshi Samejima, Claire Shackleton, Tiev Miller, Chet T. Moritz, Thomas M. Kessler, Klaus Krogh, Rahul Sachdeva, Andrei V. Krassioukov

Notice bibliographique

RevueThe Neuroscientist · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreVancouver Coastal HealthInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSteno Diabetes Center AarhusCanadian Institutes of Health ResearchInternational Spinal Research TrustCanada Foundation for InnovationRick Hansen FoundationWings for LifeMichael Smith Health Research BCParalyzed Veterans of AmericaRick Hansen InstituteParalyzed Veterans of America Research FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésSpinal cord injuryNeuromodulationMedicineSpinal cordNeuroscienceAutonomic nervous systemNeuroplasticityStimulationPsychologyBlood pressureHeart rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injury leads to disruption in autonomic control resulting in cardiovascular, bowel, and lower urinary tract dysfunctions, all of which significantly reduce health-related quality of life. Although spinal cord stimulation shows promise for promoting autonomic recovery, the underlying mechanisms are unclear. Based on current preclinical and clinical evidence, this narrative review provides the most plausible mechanisms underlying the effects of spinal cord stimulation for autonomic recovery, including activation of the somatoautonomic reflex and induction of neuroplastic changes in the spinal cord. Areas where evidence is limited are highlighted in an effort to guide the scientific community to further explore these mechanisms and advance the clinical translation of spinal cord stimulation for autonomic recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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