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Enregistrement W4289013968 · doi:10.3171/2022.6.jns22734

Successful retrograde regeneration using a sensory branch for motor nerve transfer

2022· article· en· W4289013968 sur OpenAlexaff
Saud Alzahrani, Harley Brito da Silva, Tak‐Ho Chu, Zain Tariq, Daniel Umansky, David A. Elliott, Rajiv Midha

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAxonAnatomyMotor nerveSensory systemFemoral nerveObturator nerveRegeneration (biology)Sensory nerveRetrograde tracingSurgeryBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to test whether regenerating motor axons from a donor nerve can travel in a retrograde fashion using sensory branches to successfully reinnervate a motor nerve end organ. METHODS: This study has two parts. In part I, rats (n = 30) were assigned to one of five groups for obturator nerve (ON)-to-femoral nerve transfer: group 1, ON-to-saphenous nerve (SN) distal stump; group 2, ON-to-SN proximal stump without femoral nerve proper (FNP) injury; group 3, ON-to-SN proximal stump with FNP crush injury; group 4, ON-to-SN proximal stump with FNP transection injury; and group 5, gold standard transfer, ON-to-motor femoral nerve (MFN) branch. At 8 weeks, retrograde labeling was done from the distal MFN, and the spinal cords were examined to assess the degree of obturator motor axon regeneration across the five groups. In part II, only group 4 was examined (n = 8). Through use of immunostaining and optical tissue clearing methods, the nerve transfer networks were cleared and imaged using light-sheet fluorescence microscopy to visualize the regeneration pathways in 2D and 3D models at 2- and 8-week time points. RESULTS: Proximal FNP transection (group 4) enabled a significantly higher number of retrogradely regenerated motor axons compared with control groups 1-3. Moreover, group 4 had modest, but nonsignificant, superiority of motor neuron counts compared with the positive control group, group 5. Optical tissue clearing demonstrated that the axons traveled in a retrograde fashion from the recipient sensory branch to the FNP mixed stump, then through complex turns, down to distal branches. Immunostaining confirmed the tissue clearing findings and suggested perineurium disruption as a means by which axons could traverse across fascicular boundaries. CONCLUSIONS: Sensory branches can transmit regenerating axons from donor nerves back to main mixed recipient nerves, then distally toward target organs. The extent of retrograde regeneration is markedly influenced by the type and severity of injury sustained by the recipient nerve. Using a sensory branch as a bridge for retrogradely regenerating axons can open new potential horizons in nerve repair surgery for severely injured mixed nerves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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