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Enregistrement W4401538796 · doi:10.53902/sioaj.2024.02.000507

Efficacy of Alanyl-Glutamine in Preventing Mesh-Induced Adhesions: A Rat Model Study

2024· article· en· W4401538796 sur OpenAlexfundaboutno aff
Adebola Obayan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntestinal and Peritoneal Adhesions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal University Hospital Foundation
Mots-clésProleneMedicineGlutamineLaparotomyAdhesionSurgeryRandomized controlled trialChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study objectives: This study aimed to evaluate the effectiveness of alanyl-glutamine in preventing intraperitoneal adhesions in the presence of Marlex and Prolene meshes in a rat model. Design: This experimental study utilized a randomized controlled trial design. Setting: The study was conducted at University of Saskatchewan, involving a laboratory animal facility. Interventions: Twenty-four Wistar rats weighing over 300g were randomly assigned to three groups: Group 1 underwent laparotomy with cecal ligation and puncture and received Marlex or Prolene mesh, Group 2 underwent the same procedure with mesh plus alanyl-glutamine treatment, and Group 3 served as controls with laparotomy only. Adhesion formation was evaluated using histological staining techniques. Results: Rats treated with alanyl-glutamine showed significantly fewer adhesions compared to those without treatment, as evidenced by lower Zuhlke adhesion scores and histological analysis. Adhesions were absent at the six-week follow-up in the treatment group. Conclusion: Alanyl-glutamine effectively reduced adhesion formation in the presence of Marlex and Prolene meshes in this experimental rat model. These findings suggest a potential clinical application of alanyl-glutamine in enhancing surgical outcomes by mitigating postoperative adhesions associated with mesh placement.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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