Bridging the gap: Using 3D printed polycaprolactone implants to reconstruct circumferential tracheal defects in rabbits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: 1) To assess the feasibility of reconstructing 2-cm-long circumferential tracheal defects with a 3D printed polycaprolactone (PCL) implant in rabbits. 2) To evaluate endoscopic, histologic, and functional characteristics of a PCL tracheal implant over time. METHODS: Ten New Zealand rabbits were included in this study. A 2-cm-long 3D printed PCL tracheal implant was created. All rabbits underwent surgical excision of a 2-cm-long cm segment of cervical trachea, which was reconstructed with the implant. Rabbits were sacrificed at the following time points: 0, 4, 5, 6, and 7 weeks postoperatively. At these time points, a rigid bronchoscopy was performed, and blinded evaluators calculated the percentage of airway stenosis. The tracheas were then harvested and prepared for histologic analysis. RESULTS: All rabbits survived to their date of sacrifice except for one. Rabbits were euthanized between 0 to 54 days postoperatively with a median of 30 days. All rabbits developed significant granulation tissue with an average percentage stenosis of 92.3% ± 6.1%. On histology, granulation was present with extensive neovascularization and mixed inflammatory cells. There was re-epithelialization present on the luminal surface of the PCL implant near the anastomoses but absent at the center of the implant. CONCLUSION: This study demonstrates that our 2-cm-long 3D printed PCL tracheal implant can be used to reconstruct a tracheal defect of equivalent size in a New Zealand rabbit model in the short term. However, significant granulation tissue formation limits long-term survival. Further research is warranted to limit the granulation tissue overgrowth. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 2019.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».