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Enregistrement W4396935242 · doi:10.3389/fnins.2024.1372920

Advancements in neuroregenerative and neuroprotective therapies for traumatic spinal cord injury

2024· article· en· W4396935242 sur OpenAlexaff
Gregor Fischer, Linda Bättig, Martin N. Stienen, Armin Curt, Michael G. Fehlings, Nader Hejrati

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuroprotectionSpinal cord injuryQuality of life (healthcare)Psychological interventionClinical trialIntensive care medicineRehabilitationNeuroscienceSpinal cordPhysical therapyPsychologyPathologyPsychiatryPharmacologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic spinal cord injuries (SCIs) continue to be a major healthcare concern, with a rising prevalence worldwide. In response to this growing medical challenge, considerable scientific attention has been devoted to developing neuroprotective and neuroregenerative strategies aimed at improving the prognosis and quality of life for individuals with SCIs. This comprehensive review aims to provide an up-to-date and thorough overview of the latest neuroregenerative and neuroprotective therapies currently under investigation. These strategies encompass a multifaceted approach that include neuropharmacological interventions, cell-based therapies, and other promising strategies such as biomaterial scaffolds and neuro-modulation therapies. In addition, the review discusses the importance of acute clinical management, including the role of hemodynamic management as well as timing and technical aspects of surgery as key factors mitigating the secondary injury following SCI. In conclusion, this review underscores the ongoing scientific efforts to enhance patient outcomes and quality of life, focusing on upcoming strategies for the management of traumatic SCI. Each section provides a working knowledge of the fundamental preclinical and patient trials relevant to clinicians while underscoring the pathophysiologic rationale for the therapies.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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