Experimental and Clinical Evidence for Use of Decellularized Nerve Allografts in Peripheral Nerve Gap Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Despite the inherent capability for axonal regeneration, recovery following severe peripheral nerve injury remains unpredictable and often very poor. Surgeons typically use autologous nerve grafts taken from the patient's own body to bridge long nerve gaps. However, the amount of suitable nerve available from a given patient is limited, and using autologous grafts leaves the patient with scars, numbness, and other forms of donor-site morbidity. Therefore, surgeons and engineers have sought off-the-shelf alternatives to the current practice of autologous nerve grafting. Decellularized nerve allografts have recently become available as an alternative to traditional nerve autografting. In this review, we provide a critical analysis comparing the advantages and limitations of the three major experimental models of decellularized nerve allografts: cold preserved, freeze-thawed, and chemical detergent based. Current tissue engineering-based techniques to optimize decellularized nerve allografts are discussed. We also evaluate studies that supplement decellularized nerve grafts with exogenous factors such as Schwann cells, stem cells, and growth factors to both support and enhance axonal regeneration through the decellularized allografts. In examining the advantages and disadvantages of the studies of decellularized allografts, we suggest that experimental methods, including the animal model, graft length, follow-up time, and outcome measures of regenerative progress and success be consolidated. Finally, all clinical studies in which decellularized nerve allografts have been used to bridge nerve gaps in patients are reviewed.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».