Assessment of Moringa oleifera’s Efficacy in Promoting Burn Wound Healing in Wistar Rats: A Preclinical Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Moringa oleifera [M. olifera] is an indigenous plant of India. It is used in various diseases in different forms. In current study ethanolic extract of bark of M. olifera was used to formulate an ointment with white soft paraffin. Burn wound model was used to evaluate wound healing potential of M. olifera. Second-degree burns were created using a spatula [1 cm diameter] in wistar albino rat. 5 group’s were made, randomly, of wistar rats, i.e. positive control [treated with ointment base], negative control [with no treatment], Test I and II [Ointment at 5% and 10% ethanolic extract of M. olifera bark], Standard drug treated group. Parameters that were used for evaluating the activity were the percentage of wound contraction and histopathology of skin. The result showed dose dependent activity on contraction of wound. In study of histopathology it was observed that period of epithelialization got shortened and significant increase in periods of granulation tissue formation M. oleifera treated groups when compared to untreated control groups. These results represent that the M. olifera can be useful as a excellent therapeutic instrument in the management of burn wounds. Additional characterization is required for identifying the chemical constituents responsible for wound healing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».