Segmental infralesional pathological spontaneous activity in subacute traumatic spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: There is a dearth of knowledge regarding the status of infralesional lower motor neurons (LMNs) in individuals with traumatic cervical spinal cord injury (SCI), yet there is a growing need to understand how the spinal lesion impacts LMNs caudal to the lesion epicenter, especially in the context of nerve transfer surgery to restore several key upper limb functions. Our objective was to determine the frequency of pathological spontaneous activity (PSA) at, and below, the level of spinal injury, to gain an understanding of LMN health below the spinal lesion. METHODS: Ninety-one limbs in 57 individuals (53 males, mean age = 44.4 ± 16.9 years, mean duration from injury = 3.4 ± 1.4 months, 32 with motor complete injuries), were analyzed. Analysis was stratified by injury level as (1) C4 and above, (2) C5, and (3) C6-7. Needle electromyography was performed on representative muscles innervated by the C5-6, C6-7, C7-8, and C8-T1 nerve roots. PSA was dichotomized as present or absent. Data were pooled for the most caudal infralesional segment (C8-T1). RESULTS: A high frequency of PSA was seen in all infralesional segments. The pooled frequency of PSA for all injury levels at C8-T1 was 68.7% of the limbs tested. There was also evidence of PSA at the rostral border of the neurological level of injury, with 58.3% of C5-6 muscles in those with C5-level injuries. DISCUSSION: These data support a high prevalence of infralesional LMN abnormalities following SCI, which has implications to nerve transfer candidacy, timing of the intervention, and donor nerve options.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».