Traumatic spinal cord injury: a review of the current state of art and future directions – what do we know and where are we going?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic spinal cord injury (SCI) remains a devastating condition, with limited functional recovery despite advancements in clinical management and understanding of its mechanisms. SCI pathophysiology involves primary mechanical trauma and secondary neuroimmune and structural changes, leading to neuronal death and chronic functional deficits. Methods: Through a comprehensive literature review of articles published in the PubMed, MEDLINE, Embase, and Cochrane Reviews Library databases, this article provides an update on the current management of traumatic SCI with a focus on these emerging therapeutic strategies that hold potential for future advancements in the field. Results: Current management strategies include pre-hospital care, acute clinical interventions, surgical decompression and spine destabilization, and neurorehabilitation. Despite these interventions, SCI patients often fail to fully restore lost functions. Emerging therapies focus on neuroprotection, neuroregeneration, and neuromodulation, leveraging advances in molecular biomarkers, imaging techniques, and cell-based treatments. Neuroprotective agents, including the sodium-glutamate antagonist riluzole, aim to keep cells alive through the secondary injury phase, while regenerative strategies utilize neurotrophic factors and stem cell transplantation or approaches to target inhibitor molecules such as NOGO or RGMa to regenerate new cells, axons, and neural circuits. Neuromodulation techniques, such as electrical and magnetic field stimulation, offer promising avenues for functional recovery. Combining these novel therapies with traditional neurorehabilitation holds potential for improved outcomes. Conclusions: While significant strides have been made in understanding the mechanisms underlying SCI and in developing novel therapeutic approaches, the challenge and opportunity will be to tailor treatments to fit the heterogenous clinical presentation of patients with SCI and to better understand the heterogeneity in clinical trajectories.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».