Augmented Wound-Healing Effect of Sodium Thiosulfate-Infused Cosmetic Creams in Frostbite
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frostbite injury is a thermal injury where ice crystals form in skin tissues and subsequently lead to damage due to prolonged exposure to cold temperatures below 0 °C. The extremities are mostly affected, leading to potential amputation. As there is no pharmacological treatment of frostbite injury, we recently reported that non-clinically viable hydrogen sulfide (H2S) donors promote frostbite wound healing in mice. In this study, we investigated whether commonly used cosmetic creams supplemented with sodium thiosulfate (STS), a clinically viable H2S donor drug, also promote healing of frostbite wounds. Methods: Frozen magnets (−80 °C) were placed on the dorsal skin of 40 C57BL/6 mice for 3 min to induce frostbite injury. Next, commercially available cosmetic creams (Aveeno, Dove, Neutrogena, and Nivea) were topically applied on frostbite wounds daily for 14 days with or without 150 µM of STS supplementation. The mice were sacrificed on day 15 after induction of frostbite injury, and samples of the injured dorsal skin tissue were collected for analysis. Results: Addition of STS enhanced frostbite wound healing, as evidenced by progressive and significantly reduced wound area by about 50% and inflammation (p < 0.05), and markedly increased granulation tissue formation by >45%, fibroblast maturation by >28%, and re-epithelialization by >63% compared to control groups (p < 0.05), with Nivea producing a superior wound-healing effect. Also, STS supplementation significantly upregulated the expression of CD31 (by >25%), KI-67 (by >25%), CD163 (by >20%), fibronectin (by >14%), and cytokeratin (by >50%) in frostbite wounds compared to control groups, with Aveeno and Nivea producing a better wound-healing effect than Dove and Neutrogena creams. Conclusions: In conclusion, STS accelerated healing of frostbite wounds. Therefore, it could be considered as a novel pharmacological treatment of clinical frostbite.
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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 | 0,000 | 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 ».