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Enregistrement W4396528409 · doi:10.3233/ch-231997

Validation of a simplified model for subarachnoid hemorrhage in mice

2024· article· en· W4396528409 sur OpenAlexaff
Sophie Tanner, Juan Zhou, Bashir Bietar, Christine Lehmann

Notice bibliographique

RevueClinical Hemorheology and Microcirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCisterna magnaSubarachnoid hemorrhageMedicineVasospasmCerebral vasospasmCisternaPerfusionPathophysiologyStroke (engine)AnesthesiaPathologyCardiologyCerebrospinal fluidCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subarachnoid hemorrhage (SAH) represents a severe injury to the brain and is associated with a high mortality (40%). Several experimental SAH models are described in the literature requiring specialized equipment and a high degree of surgical expertise. Our goal was to validate a simplified, cost-effective model to permit future studies of SAH. METHODS: SAH was induced by injection of homologous blood into the cisterna magna. Perfusion-fixation then perfusion of gelatinous India ink was performed. Brains and brainstems were collected and imaged for analysis of cerebral vasospasm. Triphenyl tetrazolium chloride (TTC) staining was used to analyze brain tissue cell death 24 hours following stroke. A composite neuroscore was utilized to assess SAH-related neurologic deficits. RESULTS: Anterior cerebral artery and basilary artery diameters were significantly reduced at 24 hours post SAH induction. Middle cerebral artery diameter was also reduced; however, the results were not significant. TTC staining showed no infarcted tissue. Neuroscores were significantly lower in the SAH mice, indicating the presence of functional deficits. CONCLUSIONS: This simplified model of SAH elicits pathological changes consistent with those described for more complex models in the literature. Therefore, it can be used in future preclinical studies examining the pathophysiology of SAH and novel treatment options.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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