Effect of Topical Application of Hydro-Ethanolic Extract of Acacia nilotica Pods on Second-Degree Cutaneous Infected Burns
Notice bibliographique
Résumé
Acacia nilotica is a medicinal plant used traditionally in Togo to treat various diseases including burn wounds. The aim of this study was to evaluate experimentally Acacia nilotica burn wound healing effect.Cutaneous burn wounds were symmetrically caused on depilated areas of rat skin through contact with an aluminum bar (r = 10 mm), preheated at 80°C for 30 sec. Five groups of animal were constituted and each group contained 8 mice. Four groups of animal’s burn wounds were infected by Staphylococcus aureus. One group burn wound is uninfected and serves as negative control. Burn wounds were assessed by planimetry and histological parameters of healing. Twelve days after burn wound induction, wound contraction in the uninfected groups (negative control) was 19.9% for topical application against -2.43% for infected control. In the infected groups treated with extract, wound contraction was generally stimulates. Histological examination showed granulated tissue developing over the wounds treated with the extract of A. nilotica at 2.5% and 5% where the proliferation of fibroblasts and neo-blood vessels was very marked.In conclusion, A. nilotica pod contents tannin, flavonoids, alkaloids and protein reduces DPPH solution and significantly accelerates wound healing of burns, and this is the case even if wounds are infected with 109CFU/mL of S. aureus.
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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 | 0,000 |
| 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 ».