Evaluation of Tissue-engineered Skin on Base of Human Amniotic Membrane for Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human amniotic membranes (hAMs) have shown promising results in recent studies aimed at improving wound healing through several mechanisms. We wanted to investigate its properties as a scaffold by adding autologous cells to treat full-thickness skin defects and hypothesized that recultivated hAM would show an even improved wound healing by accelerating the epidermal closure of the wound. Methods: In an air–liquid cell culture, we cultivated autologous keratinocytes and fibroblasts on the hAM until a mostly keratinized surface was achieved. These hAM, de-epithelialized hAM, native hAM with remaining allogenous cells, and negative controls were compared in the treatment of circular 30 × 30 mm2 full-thickness skin defects in 4 groups of 6 rats with one wound each. We evaluated the wound contraction every 10 days until wound closure, the macroscopic scar appearance on the Vancouver Scar Scale and the qualitative histological properties of the scar regarding morphology and continuity of the basement membrane. Results: Rats treated with de-epithelialized hAM showed more extent wound contraction (P < 0.001) than the other 3 groups, which did not differ significantly compared with the control group (P > 0.05). Vancouver Scar Scale showed no significantly statistical differences between the 4 groups (P = 0.46). The scar structure of all rats showed similar morphologies, the only difference being the absence of a basement membrane in the negative controls compared with the groups treated with hAM. Conclusion: The rats treated with hAM showed no improved wound healing but a tendency toward a more prominent basement membrane in the resulting scar.
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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) | 0,001 | 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 ».