Sex influences on hippocampal kindling-induced seizures in middle-aged mice
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is a chronic neurological disorder, and its prevalence presents a bimodal distribution with high incidences in children and older adults. The incidence of epilepsy does not generally differ between men and women; however, whether this holds true for new-onset epilepsy in older adults is unclear. While studies in animal models of epilepsy may help explore the biological mechanisms relevant to the influences of sex on epileptogenesis, relatively little information is available regarding sex differences in the genesis of epileptic seizures in middle-aged animals. In this study, we addressed this knowledge gap using a mouse model of extended hippocampal kindling. C57 black mice aged between the ages of 12 and 13 months underwent hippocampal kindling as this age roughly corresponds to middle age in humans (∼50 years). Relative to male mice, female mice showed faster-progressing and more severe evoked seizures, a higher tendency to experience spontaneous seizures in the early stage of extended kindling, less frequent expression of hippocampal interictal spikes, and insignificant decreases in hippocampal theta rhythm. Collectively, these results demonstrated the existence of sex-specific differences in hippocampal kindling-induced seizures and suggested that middle-aged female mice have greater but variable susceptibility to hippocampal kindling-induced epileptogenesis compared with male mice of similar age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».