Transcutaneous and Direct Electrical Stimulation of Mouse Sciatic Nerve Accelerates Functional Recovery After Nerve Transection and Immediate Repair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electrical stimulation can accelerate peripheral nerve regeneration after injury and repair. Clinically, direct electrical stimulation (DES) may involve longer operating times, increasing risks of perioperative complications. Transcutaneous electrical stimulation (TCES) is a noninvasive alternative. In this study, we investigate how transcutaneous and DES compare for accelerating functional nerve recovery in a mouse sciatic nerve model. METHODS: Twenty-eight mice were divided into sham (n = 4), axotomy (n = 8), DES (n = 8), and TCES (n = 8) groups. After sciatic nerve transection and repair, the proximal nerve was subjected to DES or TCES at 20 Hz for 1 hour. Sciatic functional index was measured before the injury, and at weeks 1, 2, 4, 6, 8, 10, and 12 by walking-track analysis. Electrophysiological measures were taken at week 12. RESULTS: Kinematic studies showed significant improvement from the 8th week to the 12th week for both electrical stimulation groups compared with the axotomy group (P < 0.05), with no difference between the electrical stimulation groups. At the 12th week, both DES and TCES groups had significantly faster average conduction velocity than the axotomy group. CONCLUSIONS: Functional recovery was significantly better from 8 weeks onward in mice receiving either DES or TCES stimulation when compared with axotomy and repair alone. Transcutaneous electrical stimulation is a minimally invasive alternative treatment for accelerating functional recovery after peripheral nerve injury.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».