ACCELERATING AXON GROWTH TO OVERCOME LIMITATIONS IN FUNCTIONAL RECOVERY AFTER PERIPHERAL NERVE INJURY
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Injured peripheral nerves regenerate at very slow rates. Therefore, proximal injury sites such as the brachial plexus still present major challenges, and the outcomes of conventional treatments remain poor. This is in part attributable to a progressive decline in the Schwann cells' ability to provide a supportive milieu for the growth cone to extend and to find the appropriate target. These challenges are compounded by the often considerable delay of regeneration across the site of nerve laceration. Recently, low-frequency electrical stimulation (as brief as an hour) has shown promise, as it significantly accelerated regeneration in animal models through speeding of axon growth across the injury site. METHODS: To test whether this might be a useful clinical tool, we carried out a randomized controlled trial in patients who had experienced substantial axonal loss in the median nerve owing to severe compression in the carpal tunnel. To further elucidate the potential mechanisms, we applied rolipram, a cyclic adenosine monophosphate agonist, to rats after axotomy of the femoral nerve. RESULTS: We demonstrated that effects similar to those observed in animal studies could also be attained in humans. The mechanisms of action of electrical stimulation likely operate through up-regulation of neurotrophic factors and cyclic adenosine monophosphate. Indeed, the application of rolipram significantly accelerated nerve regeneration. CONCLUSION: With new mechanistic insights into the influencing factors of peripheral nerve regeneration, the novel treatments described above could form part of an armament of synergistic therapies that could make a meaningful difference to patients with peripheral nerve injuries.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».