Abstracts from Hydrocephalus 2024: The 16th Meeting of the Hydrocephalus Society
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite generally good technical progress in controlling intraocular pressure (IOP) in ophthalmology or ICP (intracranial pressure) in neurosurgery, it is known that some patients (about 25% of the targeted populations) still suffer from experiencing visual impairments or symptoms of dementia.This presents a dilemma for ophthalmologists, neurosurgeons and their patients.Methods: A literature search was conducted using the keywords "normal pressure hydrocephalus" AND "normal pressure glaucoma" AND "neurodegeneration OR neuroprotection" to determine whether there are any promising treatments for protecting from neurodegeneration that could give hope to patients.Results: 117 articles were found on PubMed and Google Scholar; after exclusion, 72 articles were screened, further exclusions were made when no reference to treatment options were reported.Treatment optionsincluded sleep, breathing, clean air, without fine particles; physical activity, posture, reduction of cardiovascular risk factors including adiposity; 1 Hz flicker light and electromagnetic stimulation; nutritional supplements, including polyunsaturated fatty acids (PUFA,) Vitamin B3, flavenoids; GABA agonists, brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and nerve growth factor (NGF), mitochondrial and endoplasmic reticulum-associated treatments, those directed against ferroptosis and inflammation, and others seem in development. Conclusions:The evidence for a variety of different treatments available should encourage both physicians and patients to engage in the treatment process to delay blindness or dementia, or both.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,024 |
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 ».