Effects of montelukast on burn wound healing in a rat model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Montelukast, a selective cysteinyl leukotriene D4-receptor antagonist, is used in the treatment of asthma. In a rat model, our aim was to investigate the effects of montelukast, alone or in combination with topical antibiotics, on local burn wound healing. METHODS: Rats were randomly allocated to four groups after local burn development: Group 1; rats were left to secondary healing without treatment, Group 2; a dose of 10 mg/kg montelukast was given by gastric gavage once a day for 10 days, Group 3; rats were treated with topical pomade (bacitracin neomycin sulphate), and Group 4; rats were treat with a combination of topical antibiotic and montelukast (10 mg/kg were given by gastric gavage once a day for 10 days). Skin biopsies were taken on days 3, 10, 14, and 20 relative to burn induction. RESULTS: Reepithelialization in the pomade and montelukast+pomade groups on the 10th day was significantly greater, in comparison with control and montelukast groups (p < 0.05). For the montelukast group, edema (on the 14th day) and angiogenesis, fibroblast proliferation, edema and macrophage infiltration (on the 20th day) were statistically improved in comparison with the control group (p < 0.05). For the montelukast+pomade group, angiogenesis, fibroblast proliferation and macrophage infiltration (on the 10th day), and angiogenesis, fibroblast proliferation, edema and macrophage infiltration (on the 14th and 20th days) were statistically improved in comparison with the control group (p < 0.05). CONCLUSION: In conclusion, montelukast was effective on burn wound healing. Moreover, the effect was amplified when combined with topical antibiotics applied in the early stage of burn wound healing.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».