Perineurial Window is Critical for Experimental Reverse End-to-Side Nerve Transfer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The depth of connective tissue window in the side of a recipient nerve in reverse end-to-side transfers (RETS) remains controversial. OBJECTIVE: To test whether the depth of connective tissue disruption influences the efficiency of donor axonal regeneration in the context of RETS. METHODS: Sprague-Dawley rats (n = 24) were assigned to 1 of the 3 groups for obturator nerve to motor femoral nerve RETS: group 1, without epineurium opening; group 2, with epineurium only opening; and group 3, with epineurium and perineurium opening. Triple retrograde labeling was used to assess the number of motor neurons that had regenerated into the recipient motor femoral branch. Thy1-GFP rats (n = 8) were also used to visualize the regeneration pathways in the nerve transfer networks at 2- and 8-week time point using light sheet fluorescence microscopy. RESULTS: The number of retrogradely labeled motor neurons that had regenerated distally toward the target muscle was significantly higher in group 3 than that in groups 1 and 2. Immunohistochemistry validated the degree of connective tissue disruption among the 3 groups, and optical tissue clearing methods demonstrated donor axons traveling outside the fascicles in groups 1 and 2 but mostly within the fascicles in group 3. CONCLUSION: Creating a perineurial window in the side of recipient nerves provides the best chances of robust donor axonal regeneration across the RETS repair site. This finding aids nerve surgeons by confirming that a deep window should be undertaken when doing a RETS procedure.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».