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Enregistrement W4408385975 · doi:10.3389/jpps.2025.13831

Insights in wound healing properties of water-soluble composition of dihydroquercetin and L-lysine

2025· article· en· W4408385975 sur OpenAlexvenueno aff
Artem A. Svotin, Amir Taldaev, I. D. Nikitin, Maria D. Korochkina, Roman P. Terekhov, I. A. Selivanova

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian Federation
Mots-clésLysineComposition (language)Wound healingChemistryFlavonoidSolubilityKeloidFood scienceBiochemistryAmino acidSurgeryMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on implementing a composition of the natural flavonoid dihydroquercetin (DHQ) with L-lysine in the treatment of thermal burns. The wound-healing activity of DHQ is well-known. The addition of amino acid to the composition increases the water solubility of the flavonoids, providing an opportunity to develop a spray dosage form. The research involved 60 male Wistar rats divided into five treatment groups. Sea buck oil served as a positive control. On day 14, the composition treatment group showed significant progress in wound healing, being 9.6 ± 2.0% ahead of the other groups in absolute terms. On day 35, treatment with the composition resulted in a significant decrease in relative wound area to 1.9 ± 0.9%, while in the negative and positive control groups, it was 10.7 ± 7.8% and 8.4 ± 4.9%, respectively. At the same time, the epidermal and dermal layers were found to be clearly distinguished in the composition treatment according to histological analysis. Numerous collagen fibres were clearly visible, and the active process of keloid scar formation was observed. An additive effect of the combined use of DHQ and L-lysine was observed (F = 0.21, p = 0.649). A natural next step is to develop the dosage form for the DHQ-L-lysine composition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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