Locomotor Recovery in Spinal Cord Injury Can Be Assessed Using Weight-Bearing
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) can result in partial or full paralysis, depending on the level and completeness of injury. Locomotor function is often used as a measure of recovery and treatment outcomes. The Basso, Beattie, and Bresnahan scale and Basso Mouse Scale (BMS) are gold standards used in rodent SCI studies to evaluate changes in locomotor recovery. However, these scoring systems are observer-dependent measures that may be affected by the presence of an experimenter, particularly in studies where blinding is difficult. Observer-independent methods measure outcomes without an operator present, thus reducing bias and increasing reproducibility between research groups. Changes in locomotor recovery were evaluated after contusive SCI using the Advanced Dynamic Weight Bearing (ADWB) system, previously used successfully to assess acute and chronic pain. We observed a shift in body weight early after injury, with increased surface area and weight placement to the front paws and the trunk/tail region. Concurrently, there was a reduction in rear paw surface area and weight placement. As functional recovery occurred over time, there was a shift toward reduced weight placement on the front paws. As with locomotor recovery, these changes did not return to preinjury levels. We also found that the rate and degree to which mice shifted weight onto front paws depended on injury severity. Importantly, changes in weight distribution and surface area showed a strong correlation with BMS scores, suggesting that the observer-independent ADWB test is a viable measure to assess changes in locomotor function over time after SCI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».