Contribution of impactor misalignment to the neurofunctional variability in porcine spinal cord contusion models
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic spinal cord lesions studies are often carried out with animal models or numerical simulations. Unfortunately, animal models usually present a high variability in severity and type of neurofunctional impairments following impact surgery. We postulate that the variability of outcomes is strongly dependent on the positioning and alignment of the impactor during the contusion. A finite elements model of the spinal cord, predicting the action potential (AP) conduction alteration, was proposed and used to perform nine numerical simulations of a 50 g weight dropped from 200 mm on the exposed spinal cord in its spinal canal. Simulations followed a 32factorial design with impactor eccentricity and spinal cord tilt angle as factors on two outcomes: injured spinal cord area (AP < 10 % of its baseline, 1h post-injury), and asymmetry of injury (ratio of right/left injured area of both half spinal cord). Eccentricity contributed highly and significantly on both outcomes, but not tilt angle. Damaged axons were found in conscious motor, sensory, and unconscious proprioception tracts. Variability in impactor alignment beyond ±6.2 % of the spinal canal width affects neurofunctional outcomes, and careful assessment of the impactor course is therefore key when producing spinal cord injury by contusion.Clinical Relevance— A precision value is proposed to mitigate the contribution of impactor misalignment to neurofunctional variability in animal models, allowing the reduction of animal used in research. The proposed method of action potential conduction assessment could easily be implanted in human numerical models for the cross-study of patient’s cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».