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Enregistrement W4379878263 · doi:10.1016/j.xnsj.2023.100235

Neuroplasticity and regeneration after spinal cord injury

2023· article· en· W4379878263 sur OpenAlexaff
Nayaab Punjani, Dylan Deska‐Gauthier, Laureen D. Hachem, Madlene Abramian, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueNorth American Spine Society Journal (NASSJ) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryNeuroscienceNeuroplasticityRegeneration (biology)MedicineReprogrammingProgenitor cellSpinal cordTransplantationStem cellRehabilitationNeurogenesisNeural stem cellPhysical medicine and rehabilitationPsychologyBiologyCellSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injury (SCI) is a debilitating condition with significant personal, societal, and economic burden. The highest proportion of traumatic injuries occur at the cervical level, which results in severe sensorimotor and autonomic deficits. Following the initial physical damage associated with traumatic injuries, secondary pro-inflammatory, excitotoxic, and ischemic cascades are initiated further contributing to neuronal and glial cell death. Additionally, emerging evidence has begun to reveal that spinal interneurons undergo subtype specific neuroplastic circuit rearrangements in the weeks to months following SCI, contributing to or hindering functional recovery. The current therapeutic guidelines and standards of care for SCI patients include early surgery, hemodynamic regulation, and rehabilitation. Additionally, preclinical work and ongoing clinical trials have begun exploring neuroregenerative strategies utilizing endogenous neural stem/progenitor cells, stem cell transplantation, combinatorial approaches, and direct cell reprogramming. This review will focus on emerging cellular and noncellular regenerative therapies with an overview of the current available strategies, the role of interneurons in plasticity, and the exciting research avenues enhancing tissue repair following SCI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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