515 A Novel Hand-Held Bioprinter Enhances Skin Regenration and Wound Healing in a Burn Porcine Model
Notice bibliographique
Résumé
Skin regeneration after a severe burn injury is crucial for survival. Current treatment options are limited. Mesenchymal Stem Cells (MSCs) are known to promote wound healing and tissue regeneration but delivery of these cells remains a challenge. Bioprinting represents a promising delivery strategy. We have designed, validated in vitro as well as in a large animal wound healing model a novel intraoperatively usable hand-held bio-printer, that delivers MSCs directly and conformally onto wounds, embedded within an extracellular matrix layer. Aim: Determine postburn skin wound regeneration after MSC deposition with a novel intraoperatively usable bioprinter. We conducted a study in a full-thickness porcine burn wound model where we in situ delivered umbilical cord mesenchymal stem cells (UC-MSC) conformally via our hand-held bio-printer. An acellular collagen-based dressing that is the clinical gold standard was seeded with MSC and used as a control. Wound healing and skin regeneration were determined at day 28 (remodeling) and followed until day 49 (maturation) post-intervention for full tissue remodeling assessment. Our data (day 28) show accelerated wound healing after stem cell application, with significantly increased collagen regeneration (<p=0.05, ANOVA) compared to controls, as well as increased neovascularization (<p=0.05, T-Test) and less contracture formation (
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».