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Enregistrement W4324130770 · doi:10.1101/2023.03.14.532596

Mapping the landscape of magnetic field effects on neural regeneration and repair: a systematic review, mathematical model, and meta-analysis

2023· preprint· en· W4324130770 sur OpenAlexaff
Meghan McGraw, Gabrielle Gilmer, Juliana Bergmann, Vishnu Seshan, Kai Wang, David Pekker, Michel Modo, Fabrisia Ambrosio

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesArmy Research LaboratoryArmy Research Office
Mots-clésRegeneration (biology)Regenerative medicineMeta-analysisMagnetic fieldField (mathematics)Computer scienceNeuroscienceMathematical modelBiologyBiological systemPhysicsStatisticsMedicineMathematicsCell biologyPathologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although magnetic field exposure is a well-established diagnostic tool, its use as a therapeutic in regenerative medicine is relatively new. Our goal here was to evaluate how magnetic fields affect neural repair in vitro by performing a systematic review of the literature, mathematical modeling, and meta-analyses. The 38 included articles presented with high heterogeneity, representing 13 cell types, magnitudes ranging from 0.0002-10,000 mT, frequencies from 0-150 Hz, and exposure times lasting from one hour to several weeks. Mathematical modeling revealed that increasing magnetic field magnitude increases neural progenitor cell (NPC) viability. For regenerative processes that were not influenced by magnitude, frequency, and time, we integrated data with meta-analyses. Results revealed that magnetic field exposure increases NPC proliferation while decreasing astrocytic differentiation. Collectively, our work identifies neural repair processes that may be most responsive to magnetic field exposure and provides a framework for novel hypothesis and technology development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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