Studying the <i>in vivo</i> application of a liquid dermal scaffold in promoting wound healing in a mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Lack of matrix deposition is one of the main factors that complicates the healing process of wounds. The aim of this study was to test the efficacy and safety of a liquid dermal scaffold, referred to as MeshFill (MF) that can fill the complex network of tunnels and cavities which are usually found in chronic wounds and hence improve the healing process. We evaluated in vitro and in vivo properties of a novel liquid dermal scaffold in a delayed murine full-thickness wound model. We also compared this scaffold with two commercially available granular collagen-based products (GCBP). Liquid dermal scaffold accelerated wound closure significantly compared with no-treated control and collagen-based injectable composites in a delayed splinted wound model. When we compared cellular composition and count between MF, no treatment and GCBP at the histology level, it was found that MF was the most analogous and consistent with the normal anatomy of the skin. These findings were matched with the clinical outcome observation. The flowable in situ forming scaffold is liquid at cold temperature and gels after application to the wound site. Therefore, it would conform to the topography of the wound when liquid and provides adequate tensile strength when solidified. This patient-ready gelling dermal scaffold also contains the nutritional ingredients and therefore supports cell growth. Applying an injectable liquid scaffold that can fill wound gaps and generate a matrix to promote keratinocytes and fibroblasts migration, can result in improvement of the healing process of complex wounds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».