Neuromodulation to guide circuit reorganization with regenerative therapies in upper extremity rehabilitation following cervical spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a profoundly debilitating condition with no effective treatment to date. The complex response of the central nervous system (CNS) to injury and its limited regeneration capacity pose bold challenges for restoring function. Cervical SCIs are the most prevalent and regaining hand function is a top priority for individuals living with cervical SCI. A promising avenue for addressing this challenge arises from the emerging field of regenerative rehabilitation, which combines regenerative biology with physical medicine approaches. The hypothesis for optimizing gains in upper extremity function centers on the integration of targeted neurorehabilitation with novel cell- and stem cell-based therapies. However, the precise roles and synergistic effects of these components remain poorly understood, given the intricate nature of SCI and the diversity of regenerative approaches. This perspective article sheds light on the current state of regenerative rehabilitation for cervical SCI. Notably, preclinical research has yet to fully incorporate rehabilitation protocols that mimic current clinical practices, which often rely on neuromodulation strategies to activate spared circuits below the injury level. Therefore, it becomes imperative to comprehensively investigate the combined effects of neuromodulation and regenerative medicine strategies in animal models before translating these therapies to individuals with SCI. In cases of severe upper extremity paralysis, the advent of neuromodulation strategies, such as corticospinal tract (CST) and spinal cord stimulation, holds promise as the next frontier in enhancing the effectiveness of cell- and stem cell-based therapies. Future preclinical studies should explore this convergence of neuromodulation and regenerative approaches to unlock new possibilities for upper extremity treatment after 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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».