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Enregistrement W4402895505 · doi:10.3389/ebm.2024.10266

Bridging the gap: a translational perspective in spinal cord injury

2024· review· en· W4402895505 sur OpenAlexaff
Omar Imad Hassan, Soichiro Takamiya, Azam Asgarihafshejani, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueExperimental Biology and Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineClinical trialTranslational researchIntensive care medicineNeurosciencePsychologySpinal cordPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic spinal cord injury (SCI) is a devastating and complex condition to treat with no curative options. In the past few decades, rapid advancements in our understanding of SCI pathophysiology as well as the mergence of new treatments has created more optimism. Focusing on clinical translation, this paper provides a comprehensive overview of SCI through its epidemiology, pathophysiology, currently employed management strategies, and emerging therapeutic approaches. Additionally, it emphasizes the importance of addressing the heavy quality of life (QoL) challenges faced by SCI patients and their desires, providing a basis to tailor patient-centric forms of care. Furthermore, this paper discusses the frequently encountered barriers in translation from preclinical models to clinical settings. It also seeks to summarize significant completed and ongoing SCI clinical trials focused on neuroprotective and neuroregenerative strategies. While developing a cohesive regenerative treatment strategy remains challenging, even modest improvements in sensory and motor function can offer meaningful benefits and motivation for patients coping with this highly debilitating condition.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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