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Enregistrement W2166026311 · doi:10.1155/2013/243853

Complements C3 and C5 Individually and in Combination Increase Early Wound Strength in a Rat Model of Experimental Wound Healing

2013· article· en· W2166026311 sur OpenAlexafffund
Hani Sinno, Meenakshi Malhotra, Justyn Lutfy, Barbara Jardin, Sebastian Winocour, Fadi Brimo, Lorne Beckman, Kevin Watters, Anie Philip, Bruce A. Williams, Satya Prakash

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésWound healingBreaking strengthRat modelMedicineBiomedical engineeringSurgeryMaterials scienceInternal medicineComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Complements C3 and C5 have independently been shown to augment and increase wound healing and strength. Our goal was to investigate the combinatorial effect of complements C3 and C5 on wound healing. Methods. Each rat served as its own control where topical collagen was applied to one incision and 100 nM of C3 and C5 in collagen vehicle was applied to the other incision (n = 6). To compare between systemic effects, a sham group of rats (n = 6) was treated with collagen alone on one wound and saline on the other. At day 3, the tissue was examined for maximal breaking strength (MBS) and sectioned for histological examination. Results. There was a statistically significant 88% increase in MBS with the topical application of C3C5 when compared to sham wounds (n < 0.05). This was correlated with increased fibroblast and collagen deposition in the treated wounds. Furthermore, there appeared to be an additive hemostatic effect with the C3C5 combination. Conclusions. The combination of complements C3 and C5 as a topical application drug to skin wounds significantly increased wound healing maximum breaking strength as early as 3 days.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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