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Enregistrement W4382936735 · doi:10.1097/prs.0000000000010911

Comparison of 2 Regenerative Peripheral Nerve Interface Techniques for the Treatment of Rat Neuroma Pain

2023· article· en· W4382936735 sur OpenAlexafffund
Jenna‐Lynn Senger, Aline B. Thorkelsson, Bonnie Y. Wang, K. Ming Chan, Stephen W.P. Kemp, Christine A. Webber

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNeuromaInlayPeripheralPeripheral nerveSurgeryAnatomyInternal medicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Treatment of painful neuromas has long posed a significant challenge for peripheral nerve patients. The regenerative peripheral nerve interface (RPNI) provides the transected nerve with a muscle graft target to prevent neuroma formation. Discrepancies in RPNI surgical techniques between animal models ("inlay" RPNI) and clinical studies ("burrito" RPNI) preclude direct translation of results from bench to bedside and may account for variabilities in patient outcomes. The authors compared outcomes of these 2 surgical techniques in a rodent model. Animals treated with burrito RPNI after tibial nerve neuroma formation demonstrated no improvement in pain assessment, and tissue analysis revealed complete atrophy of the muscle graft with neuroma recurrence. By contrast, animals treated with inlay RPNI had significant improvement in pain with viable muscle grafts. The results suggest superiority of the inlay RPNI surgical technique for the management of painful neuroma in rodents. CLINICAL RELEVANCE STATEMENT: RPNIs are currently being used to prevent and treat neuroma and phantom limb pain. This preclinical study suggests the superiority of one surgical technique over the other.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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