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Enregistrement W4409074157 · doi:10.46292/sci24-00036

Peripheral Vascular Dysfunction Following Spinal Cord Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4409074157 sur OpenAlexaff
Thomas Thordarson, Tiev Miller, Martín Calderón‐Juárez, Ali Hosseinzadeh, Raza N. Malik, Rahul Sachdeva, Andrei V. Krassioukov

Notice bibliographique

RevueTopics in Spinal Cord Injury Rehabilitation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreVancouver Coastal HealthInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryMeta-analysisInternal medicineSubgroup analysisSubclinical infectionPeripheralCardiologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Spinal cord injury (SCI) has been shown to impact vascular function and increase the risk of cardiovascular disease (CVD). However, data are limited regarding prognostic factors for identifying subclinical CVD risk in individuals with SCI. Objectives: To identify maladaptive structural and functional changes to central and peripheral vasculature resulting from SCI and to assess the effect of SCI on these parameters relative to able-bodied comparators. Methods: This review was prospectively registered. A systematic search was performed using PRISMA guidelines. Bias was assessed using the ROBINS-I and AHRQ tools. Studies reporting structural or functional changes to vasculature following SCI were included. Data on participant and injury characteristics, outcomes, and assessments used were extracted. Meta-analyses were conducted for adequately powered subgroups based on outcome type, measurement site, and level of injury. Results: A total of 49 studies involving 1026 individuals with SCI and 941 able-bodied comparators were included. Most studies described injury level and severity using standardized impairment classifications. Subgroup analyses showed significantly reduced arterial diameter, compliance, endothelial function, blood flow volume, and high-density lipoprotein (HDL) cholesterol concentration among people with SCI compared to controls. Intima-media thickness, arterial stiffness, shear rate, and blood glucose and triglyceride concentrations were significantly greater for people with SCI compared to controls. Additional subgroup analyses were underpowered. Conclusion: This review synthesizes the current literature reporting central and peripheral vasculature outcomes in people with SCI and able-bodied controls. Between-group differences were observed for several structural and functional vascular outcomes, which suggests that SCI has a significant impact on multiple subclinical CVD risk factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,022
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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