Traumatic Neuroma in Continuity Injury Model in Rodents
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic neuroma in continuity (NIC) results in profound neurological deficits, and its management poses the most challenging problem to peripheral nerve surgeons today. The absence of a clinically relevant experimental model continues to handicap our ability to investigate ways of better diagnosis and treatment for these disabling injuries. Various injury techniques were tested on Lewis rat sciatic nerves. Optimal experimental injuries that consistently resulted in NIC combined both intense focal compression and traction forces. Nerves were harvested at 0, 5, 13, 21, and 65 days for histological examination. Skilled locomotion and ground reaction force (GRF) analysis were performed up to 9 weeks on the experimental (n=6) and crush-control injuries (n=5). Focal widening, disruption of endoneurium and perineurium with aberrant intra- and extrafascicular axonal regeneration and progressive fibrosis was consistently demonstrated in 14 of 14 nerves with refined experimental injuries. At 8 weeks, experimental animals displayed a significantly greater slip ratio in both skilled locomotor assessments, compared to nerve crush animals (p<0.01). GRFs of the crush- injured animals showed earlier improvement compared to the experimental animals, whose overall GRF patterns failed to recover as well as the crush group. We have demonstrated histological features and poor functional recovery consistent with NIC formation in a rat model. The injury mechanism employed combines traction and compression forces akin to the physical forces at play in clinical nerve injuries. This model may serve as a tool to help diagnose this injury earlier and to develop intervention strategies to improve patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».