A Systematic Review of Depth-Dependent Cytoprotection with Therapeutic Hypothermia for Cerebral Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Preclinical studies show that therapeutic hypothermia (TH) effectively reduces cerebral ischemic injury. In contrast, TH has not been consistently beneficial in clinical trials of stroke and cardiac arrest, perhaps from suboptimal dosing (e.g., delay, depth, and duration), among other factors. This systematic review aimed to find an optimal depth of TH from in vivo adult preclinical studies of global and focal ischemia. To study depth, without other confounds, we examined studies that compared ≥2 depths of TH versus normothermic controls. Our primary outcomes were infarct size (focal ischemia) and hippocampal cell death (global ischemia), while secondary outcomes were behavior, edema, and striatal cell death. Studies were assessed with the SYRCLE Risk of Bias tool (e.g., use of blinding) and additional indices of translational rigor (e.g., use of aged animals). Thirty studies were included from a search of the PubMed database in 2025. Many studies were rated as exhibiting a high risk of bias with low translational rigor. Overall, TH provided considerable protection on all endpoints, sometimes up to 100%, but no consistent dose–response patterns emerged, nor was an optimal depth of cooling readily evident. To explore the latter finding, specifically sampling variability, we conducted Monte Carlo simulations using the pooled standard deviation of the preclinical studies to generate three populations based upon a theoretical 5% protection per 1°C relationship (37°C vs. 32°C vs. 27°C groups run 75 times). Dose-dependent effects were statistically detectable in only 36% of comparisons, which showed comparably noisy patterns of protection. Thus, the variable dose-dependent effects in the reviewed animal studies likely arise, at least partially, from sampling error owing to using small samples from variable populations (average n = 8/group in focal ischemia). Overall, these findings highlight weaknesses in the extant dose–response literature that limit our ability to precisely guide clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».