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Enregistrement W2111707079 · doi:10.25011/cim.v34i6.15893

Histopathological effects of fibrin glue on penile fracture in a rat model

2011· article· en· W2111707079 sur OpenAlexvenueno aff
Cemal Taşdemir, Emine Şamdancı, Muhammet Gökhan Turtay, Cemal Fırat, Hakan Oğuztürk, Hulya Ozdemir

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrin glueMedicineGLUEFibrosisPenisFibrinSurgeryWound healingFibrin Tissue AdhesiveInflammationAnatomyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate both histopathological effects and potential clinical application of fibrin glue on the penile cavernosal tissue. METHODS: Experimental penile fracture was formed by incising from the proximal dorsal side of the penis in 32 Wistar Albino rats. The rats were randomly assigned to four main groups of eight animals each. In the control group, the incision was not repaired and it was left to secondary healing. In the primary repair group, the incision was primarily repaired. In the fibrin glue group, glue was applied only to the incision. In the final group, fibrin glue was applied to the incision following primary repair. Three weeks later, penectomy tissue was examined histopathologically. RESULTS: When the control group was compared with primary repair+fibrin glue group, the differences in cavernous tissue healing with fibrosis and inflammation were statistically significant (p = 0.04 and 0.01, respectively). The primary repair+fibrin glue group, showed the best cavernous healing with fibrosis observed in only one rat. . There was no significant difference between the control group and the other groups according to cavernous tissue healing with fibrosis and inflammation (p = 0.11 and 0.12). Hyperemia was observed in the all groups of rats. CONCLUSIONS: Fibrin glue can be used in cavernoseal surgeries due to its adhesive and potentially anti-inflammatory features.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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