Enhancement of Facial Nerve Motoneuron Regeneration through Cross-Face Nerve Grafts by Adding End-to-Side Sensory Axons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In unilateral facial palsy, cross-face nerve grafts are used for emotional facial reanimation. Facial nerve regeneration through the grafts takes several months, and the functional results are sometimes inadequate. Chronic denervation of the cross-face nerve graft results in incomplete nerve regeneration. The authors hypothesize that donor axons from regional sensory nerves will enhance facial motoneuron regeneration, improve axon regeneration, and improve the amplitude of facial muscle movement. METHODS: In the rat model, a 30-mm nerve graft (right common peroneal nerve) was used as a cross-face nerve graft. The graft was coapted to the proximal stump of the transected right buccal branch of the facial nerve and the distal stumps of the transected left buccal and marginal mandibular branches. In one group, sensory occipital nerves were coapted end-to-side to the cross-face nerve graft. Regeneration of green fluorescent protein-positive axons was imaged in vivo in transgenic Thy1-green fluorescent protein rats, in which all neurons express green fluorescence. After 16 weeks, retrograde labeling of regenerated neurons and histomorphometric analysis of myelinated axons was performed. Functional outcomes were assessed with video analysis of whisker motion. RESULTS: "Pathway protection" with sensory axons significantly enhanced motoneuron regeneration, as assessed by retrograde labeling, in vivo fluorescence imaging, and histomorphometry, and significantly improved whisker motion during video analysis. CONCLUSION: Sensory pathway protection of cross-face nerve grafts counteracts chronic denervation in nerve grafts and improves regeneration and functional outcomes.
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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) | 0,002 | 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 ».