Delayed peripheral nerve repair: methods, including surgical ′cross-bridging′ to promote nerve regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Despite the capacity of Schwann cells to support peripheral nerve regeneration, functional recovery after nerve injuries is frequently poor, especially for proximal injuries that require regenerating axons to grow over long distances to reinnervate distal targets. Nerve transfers, where small fascicles from an adjacent intact nerve are coapted to the nerve stump of a nearby denervated muscle, allow for functional return but at the expense of reduced numbers of innervating nerves. A 1-hour period of 20 Hz electrical nerve stimulation via electrodes proximal to an injury site accelerates axon outgrowth to hasten target reinnervation in rats and humans, even after delayed surgery. A novel strategy of enticing donor axons from an otherwise intact nerve to grow through small nerve grafts (cross-bridges) into a denervated nerve stump, promotes improved axon regeneration after delayed nerve repair. The efficacy of this technique has been demonstrated in a rat model and is now in clinical use in patients undergoing cross-face nerve grafting for facial paralysis. In conclusion, brief electrical stimulation, combined with the surgical technique of promoting the regeneration of some donor axons to 'protect' chronically denervated Schwann cells, improves nerve regeneration and, in turn, functional outcomes in the management of peripheral nerve injuries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».