Neuroinflammation and the immune system in hypoxic ischaemic brain injury pathophysiology after cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxic ischaemic brain injury after resuscitation from cardiac arrest is associated with dismal clinical outcomes. To date, most clinical interventions have been geared towards the restoration of cerebral oxygen delivery after resuscitation; however, outcomes in clinical trials are disappointing. Therefore, alternative disease mechanism(s) are likely to be at play, of which the response of the innate immune system to sterile injured tissue in vivo after reperfusion has garnered significant interest. The innate immune system is composed of three pillars: (i) cytokines and signalling molecules; (ii) leucocyte migration and activation; and (iii) the complement cascade. In animal models of hypoxic ischaemic brain injury, pro-inflammatory cytokines are central to propagation of the response of the innate immune system to cerebral ischaemia-reperfusion. In particular, interleukin-1 beta and downstream signalling can result in direct neural injury that culminates in cell death, termed pyroptosis. Leucocyte chemotaxis and activation are central to the in vivo response to cerebral ischaemia-reperfusion. Both parenchymal microglial activation and possible infiltration of peripherally circulating monocytes might account for exacerbation of an immunopathological response in humans. Finally, activation of the complement cascade intersects with multiple aspects of the innate immune response by facilitating leucocyte activation, further cytokine release and endothelial activation. To date, large studies of immunomodulatory therapies have not been conducted; however, lessons learned from historical studies using therapeutic hypothermia in humans suggest that quelling an immunopathological response might be efficacious. Future work should delineate the precise pathways involved in vivo in humans to target specific signalling molecules.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».