A comparison of the application of fibrin glue and adhesive film for repair of anastomotic leaks in the rat
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anastomotic leaks constitute one of the most serious intraoperative complications and although many studies have been devoted to finding a solution for this problem, none of them has yet been able offer a decisive, successful method. In this study, the ability of fibrin glue and adhesive film to repair anastomotic leaks in an experimental model was compared. MATERIALS AND METHODS: The sample comprised four groups of seven rats: Group 1 (Control): the distal colon was transected and anastomosis was performed. Group 2 (Primary repair): incomplete anastomosis produced a leak that was closed by primary repair on day 3. Group 3 (Fibrin glue): incomplete anastomosis produced a leak that was closed by primary repair and fibrin glue applied on day 3. Group 4 (Adhesive film): incomplete anastomosis produced a leak that was closed by primary repair and adhesive film was applied on day 3. The rats were sacrificed on day 6 following anastomosis. Anastomotic blast compressions were measured and fibroblast activation, inflammation, neovascularization and levels of collagen were evaluated. RESULTS: The results from Group 4 showed that blast compression values were high and statistically significantly increased over control values (p < 0.05). Inflammation in Group 2 was significantly higher than the other groups (p < 0.05). No significant differences were detected in the comparison of the groups regarding the other scoring criteria (p > 0.05). CONCLUSION: Adhesive film is more effective in reducing anastomotic leakage than fibrin glue.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».