Conditioning Electrical Stimulation Is Superior to Postoperative Electrical Stimulation in Enhanced Regeneration and Functional Recovery Following Nerve Graft Repair
Notice bibliographique
Résumé
Background. Autologous nerve graft is the most common clinical intervention for repairing a nerve gap. However, its regenerative capacity is decreased in part because, unlike a primary repair, the regenerating axons must traverse 2 repair sites. Means to promote nerve regeneration across a graft are needed. Postoperative electrical stimulation (PES) improves nerve growth by reducing staggered regeneration at the coaptation site whereas conditioning electrical stimulation (CES) accelerates axon extension. In this study, we directly compared these electrical stimulation paradigms in a model of nerve autograft repair. Methods. To lay the foundation for clinical translation, regeneration and reinnervation outcomes of CES and PES in a 5-mm nerve autograft model were compared. Sprague-Dawley rats were divided into: ( a) CES, ( b) PES, and ( c) no stimulation cohorts. CES was delivered 1 week prior to nerve cut/coaptation, and PES was delivered immediately following coaptation. Length of nerve regeneration (n = 6/cohort), and behavioral testing (n = 16/cohort) were performed at 14 days and 6 to 14 weeks post-coaptation, respectively. Results. CES treated axons extended 5.9 ± 0.2 mm, significantly longer than PES (3.8 ± 0.2 mm), or no stimulation (2.5 ± 0.2 mm) ( P < .01). Compared with PES animals, the CES animals had significantly improved sensory recovery (von Frey filament testing, intraepidermal nerve fiber reinnervation) ( P < .001) and motor reinnervation (horizontal ladder, gait analysis, nerve conduction studies, neuromuscular junction analysis) ( P < .01). Conclusion. CES resulted in faster regeneration through the nerve graft and improved sensorimotor recovery compared to all other cohorts. It is a promising treatment to improve outcomes in patients undergoing nerve autograft 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) | 0,000 | 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 ».