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Enregistrement W1849339882 · doi:10.1111/j.1524-475x.2010.00598.x

Improvement of hypertrophic scarring by using topical anti‐fibrogenic/anti‐inflammatory factors in a rabbit ear model

2010· article· en· W1849339882 sur OpenAlexafffund
Elham Rahmani‐Neishaboor, Farrah Meng‐kay Yau, Reza B. Jalili, Ruhangiz T. Kilani, Aziz Ghahary

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRabbit (cipher)PathologyDermatologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the scar-reducing efficacy of topical application of stratifin and acetylsalicylic acid (ASA) in a rabbit ear model. A total of five New Zealand white rabbits with four wounds per ear were examined. Either recombinant stratifin (0.002%) or ASA (0.5%) incorporated in carboxymethyl cellulose gel was topically applied on each wound at postwounding Day 5. Scars were harvested at postwounding Day 28 for histological analysis. The wounds treated with stratifin and ASA showed 82 and 73% reduction in scar volume, respectively, compared with that of untreated controls. A reduction of 57 and 41% in total tissue cellularity along with 79 and 91% reduction in infiltrated CD3+ T cells were observed in response to treatment with stratifin and ASA, respectively, compared with those of untreated controls. Wounds treated with stratifin showed a 2.8-fold increase in matrix metalloproteinase-1 expression, which resulted in a 48% decrease in collagen density compared with those of untreated controls. Qualitative wound assessment showed a reduced hypertrophic scarring in stratifin and ASA-treated wounds when compared with the controls. This study showed that topical application of either stratifin or ASA-impregnated carboxymethyl cellulose gel reduced hypertrophic scar formation following dermal injuries in a rabbit ear fibrotic model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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