Biohacking Nerve Repair: Novel Biomaterials, Local Drug Delivery, Electrical Stimulation, and Allografts to Aid Surgical Repair
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Notice bibliographique
Résumé
The regenerative capacity of the peripheral nervous system is limited, and peripheral nerve injuries often result in incomplete healing and poor outcomes even after repair. Transection injuries that induce a nerve gap necessitate microsurgical intervention; however, even the current gold standard of repair, autologous nerve graft, frequently results in poor functional recovery. Several interventions have been developed to augment the surgical repair of peripheral nerves, and the application of functional biomaterials, local delivery of bioactive substances, electrical stimulation, and allografts are among the most promising approaches to enhance innate healing across a nerve gap. Biocompatible polymers with optimized degradation rates, topographic features, and other functions provided by their composition have been incorporated into novel nerve conduits (NCs). Many of these allow for the delivery of drugs, neurotrophic factors, and whole cells locally to nerve repair sites, mitigating adverse effects that limit their systemic use. The electrical stimulation of repaired nerves in the perioperative period has shown benefits to healing and recovery in human trials, and novel biomaterials to enhance these effects show promise in preclinical models. The use of acellular nerve allografts (ANAs) circumvents the morbidity of donor nerve harvest necessitated by the use of autografts, and improvements in tissue-processing techniques may allow for more readily available and cost-effective options. Each of these interventions aid in neural regeneration after repair when applied independently, and their differing forms, benefits, and methods of application present ample opportunity for synergistic effects when applied in combination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle