Exploring the potential of stem cell therapy in the regeneration of damaged skin tissues in severe burns
Notice bibliographique
Résumé
Severe burn injuries present reconstructive challenges that conventional treatments address incompletely, often resulting in debilitating scarring and functional impairment. This research investigated autologous adipose-derived mesenchymal stem cell therapy for deep partial-thickness and full-thickness burns at a Portuguese academic burn center between January 2021 and December 2023. Twenty-four patients with total body surface area involvement of 15-40% received stem cell therapy in addition to standard burn care, with outcomes compared to matched historical controls receiving standard treatment alone. Wound healing assessments demonstrated accelerated closure in stem cell-treated patients, reaching 72% wound closure at day 14 compared to 48% with standard care. By day 28, stem cell recipients achieved 95% closure versus 78% in controls. Molecular analysis revealed upregulation of angiogenic markers including VEGF and CD31 along with enhanced collagen deposition patterns favoring organized matrix formation over disordered scar tissue. Long-term scar quality evaluation using the Vancouver Scar Scale demonstrated sustained benefits at 12-month follow-up. Stem cell-treated patients achieved mean scores of 2.0 compared to 4.0 in the standard care group, reflecting improvements in vascularity, pliability, height, and pigmentation. No serious adverse events attributable to stem cell therapy were observed. These findings support the therapeutic potential of autologous mesenchymal stem cells as an adjunct to conventional burn management, warranting larger controlled trials to establish optimal protocols and identify patients most likely to benefit.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».