Side-to-Side Nerve Grafts Sustain Chronically Denervated Peripheral Nerve Pathways During Axon Regeneration and Result in Improved Functional Reinnervation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Progressive atrophy of Schwann cells in denervated nerve stumps is a major reason for progressive failure of functional recovery after peripheral nerve injury and surgical repair. OBJECTIVE: To examine whether side-to-side nerve bridges between an intact donor nerve and a recipient denervated distal nerve stump promote nerve growth and in turn, protect distal nerve stumps to improve axon regeneration after delayed surgical repair. METHODS: In Sprague-Dawley rats, 1 or 3 side-to-side common peroneal (CP) nerve bridges were used to bridge between the donor intact tibial (TIB) nerve and a recipient denervated CP distal nerve stump in the contralateral hind limb. No bridges were placed in control animals. After 4 months, either a fluorescent retrograde dye was applied to back-label TIB motoneurons with axons that had grown into the CP nerve stump or the proximal and distal CP nerve stumps were resutured in experimental and control animals to encourage CP nerve regeneration for 5 months. Retrograde dyes were again applied to count CP motoneurons that regenerated their axons through protected and unprotected nerve stumps. RESULTS: Significantly more donor TIB motoneurons regenerated axons into the recipient denervated CP nerve stump through 3 side-to-side CP nerve bridges compared with 1 bridge. This TIB nerve protection significantly increased the number of CP motoneurons regenerating axons through the denervated CP nerve stumps, the number of regenerated axons, and the weight of the reinnervated muscles. CONCLUSION: Multiple side-to-side nerve bridges protect chronically denervated nerve stumps to improve axon regeneration and target reinnervation after delayed nerve repair.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».