Dynamic Epidural Monitoring of Spinal Cord Neural Conduction Using a Novel Implantable Electrodiagnostic Sensor: A Pre Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the feasibility and diagnostic sensitivity of a novel catheter-based epidural electrodiagnostic (EDX) system for real-time, segment-specific monitoring of spinal somatosensory conduction in a pre-clinical model of acute spinal cord injury (SCI). A custom-designed EDX electrode catheter was epidurally placed over the thoracic spinal cord in anesthetized rats ( n = 5) to record compound evoked potentials across five stages: Baseline, Hypoxia, Post-SCI, Post-SCI Hypoxia, and Post-SCI Recovery. Waveform morphology, onset/peak latencies, and amplitudes were extracted. Paired t -tests compared baseline to experimental stages, and analysis of covariance (ANCOVA) assessed injury force effects on conduction metrics. Postmortem recordings confirmed the biological origin of signals. The EDX system consistently recorded high-fidelity biphasic spinal evoked responses. SCI induced significant increases in N-Onset latency across all post-injury stages (Cohen’s d = 2.45–3.04), while N-Peak and P-Peak latencies also increased significantly Post-SCI (Cohen’s d = 2.03–2.57), reflecting conduction slowing and partial demyelination. ANCOVA revealed that injury force had large effects on N-Onset (η2 p = 0.872) and P-Onset (η2 p = 0.492). After adjustment, group effects remained significant for N-Onset (η2 p = 0.799), P-Onset (η2 p = 0.513), and N-Peak (η2 p = 0.565). Although P-Peak and amplitude changes did not reach significance, their effect sizes (η2 p > 0.06 and >0.01) suggested a clinically meaningful influence. These findings support the EDX system’s sensitivity to both the presence and severity of SCI. This proof-of-concept study demonstrates the feasibility and diagnostic value of an epidural EDX platform for real-time segmental monitoring of spinal conduction. The system’s robust sensitivity to latency shifts and force-dependent modulation underscores its potential for intraoperative neuromonitoring, SCI diagnosis, and injury stratification. Its dorsal column targeting and catheter-based design also support integration into closed-loop neuromodulatory frameworks and longitudinal neurorehabilitation, providing a foundation for future clinical translation.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».