Use of Chitosan Conduit for Bridging Small-Gap Peripheral Nerve Defect in Sciatic Nerve Transection Model of Rat
Notice bibliographique
Résumé
Objective-To evaluate effect of chitosan conduit for peripheral nerve regeneration using sciatic nerve transection model in rat Design- Experimental in vivo study. Animals- Sixty healthy male Wistar rats. Procedures-The rats were divided into four experimental groups (n=15) randomly. In sham group the left sciatic nerve was exposed through a gluteal muscle incision and after careful homeostasis the wound was sutured. In transected control group the left sciatic nerve was exposed the same way, transected proximal to the tibio-peroneal bifurcation leaving a 10 mm gap and the nerve ends were sutured to the adjacent muscles. In silicone or chitosan groups the left sciatic nerve was transected the same way and proximal and distal stumps were each inserted into a silicone or chitosan tube. Each group was further subdivided into three subgroups of five animals each and were studied 4, 8, 12 weeks post operatively. Results- Functional and electrophysiological analyses showed significant improvement of nerve function in chitosan than in silicone group (P < 0.05). Morphometric indices and immuohistochemistry indicated that there were significant differences (P < 0.05) between chitosan and silicone with transected control groups 12 weeks after surgery. Conclusion and Clinical Relevance- Chitosan conduit could be considered clinically as an effective biodegradable tube for peripheral nerve regeneration in the least harmful way that is available, easily performed and affordable. It also averts the need for foreign materials that are likely to provoke a foreign body reaction.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».