The use of electrical stimulation to enhance recovery following peripheral nerve injury
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injury is common and can have devastating consequences. In severe cases, functional recovery is often poor despite surgery. This is primarily due to the exceedingly slow rate of nerve regeneration at only 1-3 mm/day. The local environment in the distal nerve stump supportive of nerve regrowth deteriorates over time and the target end organs become atrophic. To overcome these challenges, investigations into treatments capable of accelerating nerve regrowth are of great clinical relevance and are an active area of research. One intervention that has shown great promise is perioperative electrical stimulation. Postoperative stimulation helps to expedite the Wallerian degeneration process and reduces delays caused by staggered regeneration at the site of nerve injury. By contrast, preoperative "conditioning" stimulation increases the rate of nerve regrowth along the nerve trunk. Over the past two decades, a rich body of literature has emerged that provides molecular insights into the mechanism by which electrical stimulation impacts nerve regeneration. The end result is upregulation of regeneration-associated genes in the neuronal body and accelerated transport to the axon front for regrowth. The efficacy of brief electrical stimulation on patients with peripheral nerve injuries was demonstrated in a number of randomized controlled trials on compressive, transection and traction injuries. As approved equipment to deliver this treatment is becoming available, it may be feasible to deploy this novel treatment in a wide range of clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».