Growth factor enhancement of peripheral nerve regeneration through a novel synthetic hydrogel tube
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The authors' long-term goal is repair of peripheral nerve injuries by using synthetic nerve guidance devices that improve both regeneration and functional outcome relative to an autograft. They report the in vitro processing and in vivo application of synthetic hydrogel tubes that are filled with collagen gel impregnated with growth factors. METHODS: Poly(2-hydroxyethyl methacrylate-co-methyl methacrylate) (PHEMA-MMA) porous 12-mm-long tubes with an inner diameter of 1.3 mm and an outer diameter of 1.8 mm were used to repair surgically created 10-mm gaps in the rat sciatic nerve. The inner lumen of the tubes was filled with collagen matrix alone or matrix supplemented with either neurotropin-3 at 1 microg/ml, brain-derived neurotrophic factor at 1 microg/ml, or acidic fibroblast growth factor (FGF-1) at 1 or 10 microg/ml. Nerve regeneration through the growth factor-enhanced tubes was assessed at 8 weeks after repair by histomorphometric analysis at the midgraft level and in the nerve distal to the tube repair. The tubes were biostable and biocompatible, and supported nerve regeneration in more than 90% of cases. Nerve regeneration was improved in tubes in which growth factors were added, compared with empty tubes and those containing collagen gel alone (negative controls). Tubes filled with 10 microg/ml of FGF-1 dispersed in collagen demonstrated regeneration comparable to autografts (positive controls) and showed significantly better regeneration than the other groups. CONCLUSIONS: The PHEMA-MMA tubes augmented with FGF-1 in their lumens appear to be a promising alternative to autografts for repair of nerve injuries. Studies are in progress to assess the long-term biocompatibility of these implants and to enhance regeneration further.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle