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Enregistrement W2117493489 · doi:10.1177/2041731413481036

Preclinical evaluations of acellular biological conduits for peripheral nerve regeneration

2013· article· en· W2117493489 sur OpenAlexaff
I‐Chien Liao, Hua Wan, Shijie Qi, Cunqi Cui, Paarun Patel, Wendell Q. Sun, Hui Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRegeneration (biology)Nerve guidance conduitElectrical conduitSurgeryAxonPeripheral nerveAnatomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various types of natural biological conduits have been investigated as alternatives to the current surgical standard approach for peripheral nerve injuries. Autologous nerve graft, the current gold standard for peripheral nerve damage, is limited by clinical challenges such as donor-site morbidity and limited availability. The purpose of this study was to evaluate the efficacy of using acellular xenographic conduits (nerve, artery, and dermis) for the repair of a 1.2 cm critical size defect of peripheral nerve in a rodent model. Four months post surgery, the animal group receiving acellular artery as a nerve conduit showed excellent physiological outcome in terms of the prevention of muscle atrophy and foot ulcer. Histological assessment of the bridged site revealed excellent axon regeneration, as opposed to the nonrepaired control group or the group receiving dermal conduit. Finally, the study evaluated the potential improvement via the addition of undifferentiated mesenchymal stem cells into the artery conduit during the bridging procedure. The mesenchymal stem cell-dosed artery conduit group resulted in significantly higher concentration of regenerated axons over artery conduit alone, and exhibited accelerated muscle atrophy rescue. Our results demonstrated that xenographic artery conduits promoted excellent axonal regeneration with highly promising clinical relevance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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