Minimally Invasive Technique of Auricular Cartilage Harvest for Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineered human cartilage is presently being utilized in clinical research programs in a variety of medical disciplines including otolaryngology, urology, and orthopedics. In this study, we present a new methodology for auricular cartilage harvest that can be applied to tissue engineering. Eight 16-week-old pigs were subjected to a traditional open cartilage harvest technique involving suture closure, while the other ear was subjected to the closed stitchless cartilage harvest, using a 12-gauge core biopsy needle. Surgical time was significantly (p < 0.0001) shorter (3.5 +/- 2.8 min for closed vs. 14.4 +/- 5 min for open), and no sutures where utilized in the closed technique. Sample weights were significantly (p < 0.00001) greater (0.115 +/- 0.028 g vs. 0.045 +/- 0.005 g) for the closed techniques. However, the minimally invasive closed technique had fewer incidents of bruising, hematoma, long-term stitch abscess, and scarring. Cell culture data shows no disadvantage to either technique with regards to cell growth characteristics. Final histological data from donor ears indicates favorable results with the minimally invasive technique. This technique preserves cell viability and isolation efficiency while decreasing surgical time and lessening postoperative complications.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».