Brief Transvertebral Electrical Stimulation of the Spinal Cord Improves the Specificity of Femoral Nerve Reinnervation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional outcomes are generally poor following peripheral nerve injury (PNI). The reason is multifactorial but includes the misdirection of regenerating axons to inappropriate end organs. It has been shown that brief electrical stimulation (Estim) of nerves has the potential to improve the accuracy and rate of peripheral axon regeneration. OBJECTIVE: The present study explores a novel percutaneous transvertebral approach to Estim, which was tested in the mouse femoral nerve model. METHODS: Inspired by the protocol of Gordon and colleagues (ie, 20 Hz, for 1 hour), we applied Estim to the cervicothoracic spinal cord (SC-Estim) to remotely activate lumbar motor neurons following transection and repair of the femoral nerve. Fluorescent dyes were applied to the distal nerve to label reinnervating cells. Sections of nerve were taken to quantify the numbers of reinnervating axons as well as to stain for a known femoral axon guidance molecule-polysialylated neural cell adhesion molecule (PSA-NCAM). RESULTS: In comparison to sham treatment, SC-Estim led to significantly greater expression of PSA-NCAM as well as improved the specificity of motor reinnervation. Interestingly, although SC-Estim did not alter the number of early reinnervating (ie, pioneer) axons, there was a reduction in the number of retrogradely labeled neurons at 2 weeks postrepair. However, by 6 weeks postrepair, there was no difference in the number of neurons that had reinnervated the femoral nerve. CONCLUSIONS: The present findings support the development of SC-Estim as a novel approach to enhance the specificity of reinnervation and potentially improve functional outcomes following PNI.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».