Skin Wound Healing Following Injecting Hyaluronic Acid Rejuvenating Complex, Polycaprolactone, or Combination Therapy: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to investigate the effects of hyaluronic acid rejuvenating complex, polycaprolactone, and their combination on skin wound healing, assessing their potential to accelerate tissue regeneration and optimize healing outcomes. MATERIALS AND METHODS: Forty eight Wistar Albino rats were randomly divided into four groups. Group 1 received hyaluronic acid rejuvenating complex injection, Group 2 received polycaprolactone injection, and Group 3 received a combination of both. Group 4 served as the control, undergoing incision without intervention. Skin biopsies were collected at baseline, day 7, and day 14 postincision. Wound healing was evaluated histologically using hematoxylin and eosin (H&E) and Masson's trichrome staining, focusing on epithelial thickness, collagen synthesis, and inflammatory cell infiltration. RESULTS: The combination therapy group (Group 3) exhibited the most pronounced wound healing response, demonstrating significantly accelerated re-epithelialization, enhanced collagen deposition, and well-structured granulation tissue by days 7 and 14. Additionally, inflammatory cell infiltration was markedly reduced, indicating a faster transition from the inflammatory to the proliferative phase. Compared to single-agent treatments, the combined approach resulted in superior tissue remodeling and a more efficient healing process. CONCLUSION: The dual administration of hyaluronic acid rejuvenating complex and polycaprolactone offers a synergistic effect, significantly enhancing skin wound healing compared to monotherapies. These findings highlight the potential of combination therapy as a promising strategy for improving wound repair and tissue regeneration in aesthetic and regenerative dermatology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».