Model of radiation‐impaired healing of a deep excisional wound
Notice bibliographique
Résumé
Despite many well-recognized benefits, administration of ionizing radiation before surgical resection of malignancies is associated with a high risk of wound-healing complications. Most animal models investigating techniques to improve wound healing use a superficial wound. The goal of this study was to develop a novel model of radiation-impaired healing using a deep excisional wound, which is closer to the clinical situation. In the first part of this study, female Lewis rats were exposed to 0, 12, 15, or 18 Gy single-fraction radiation to the buttocks. Three weeks later, deep wounds were created by excision of the gluteus maximus muscle. Irradiated wounds had a lower rate of healing of the surgically created defect than unirradiated wounds (p<0.001), but there was no significant difference between the different doses of radiation. Impaired healing was still evident at 12 weeks. The second part of this study investigated the ability of porcine small-intestinal submucosa (SIS) to improve healing in this animal model. At 6 weeks, wounds implanted with SIS showed improved healing at all doses of radiation compared with unimplanted irradiated wounds. However, higher doses of radiation were still associated with a lower rate of healing. SIS induced a cellular response that was not evident in defects that did not receive SIS, suggesting that SIS has the potential to stimulate repair. This reproducible model of radiation-impaired wound healing closely resembles the clinical setting. The results indicate that this model can be used to investigate new biomaterials as possible therapeutic agents to enhance wound healing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».