Environmental Enrichment for Stroke and Traumatic Brain Injury: Mechanisms and Translational Implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acquired brain injuries, such as ischemic stroke, intracerebral hemorrhage (ICH), and traumatic brain injury (TBI), can cause severe neurologic damage and even death. Unfortunately, currently, there are no effective and safe treatments to reduce the high disability and mortality rates associated with these brain injuries. However, environmental enrichment (EE) is an emerging approach to treating and rehabilitating acquired brain injuries by promoting motor, sensory, and social stimulation. Multiple preclinical studies have shown that EE benefits functional recovery, including improved motor and cognitive function and psychological benefits mediated by complex protective signaling pathways. This article provides an overview of the enriched environment protocols used in animal models of ischemic stroke, ICH, and TBI, as well as relevant clinical studies, with a particular focus on ischemic stroke. Additionally, we explored studies of animals with stroke and TBI exposed to EE alone or in combination with multiple drugs and other rehabilitation modalities. Finally, we discuss the potential clinical applications of EE in future brain rehabilitation therapy and the molecular and cellular changes caused by EE in rodents with stroke or TBI. This article aims to advance preclinical and clinical research on EE rehabilitation therapy for acquired brain injury. © 2024 American Physiological Society. Compr Physiol 14:5291‐5323, 2024.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».