A Translational Animal Model for Scar Compression Therapy Using an Automated Pressure Delivery System.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pressure therapy has been used to prevent and treat hypertrophic scars following cutaneous injury despite the limited understanding of its mechanism of action and lack of established animal model to optimize its usage. OBJECTIVES: The aim of this work was to test and characterize a novel automated pressure delivery system designed to deliver steady and controllable pressure in a red Duroc swine hypertrophic scar model. METHODS: Excisional wounds were created by dermatome on 6 red Duroc pigs and allowed to scar while assessed weekly via gross visual inspection, laser Doppler imaging, and biopsy. A portable novel automated pressure delivery system was mounted on developing scars (n = 6) for 2 weeks. RESULTS: The device maintained a pressure range of 30 ± 4 mm Hg for more than 90% of the 2-week treatment period. Pressure readings outside this designated range were attributed to normal animal behavior and responses to healing progression. Gross scar examination by the Vancouver Scar Scale showed significant and sustained (>4 weeks) improvement in pressure-treated scars (P < .05). Histological examination of pressure-treated scars showed a significant decrease in dermal thickness compared with other groups (P < .05). Pressure-treated scars also showed increased perfusion by laser Doppler imaging during the treatment period compared with sham-treated and untreated scars (P < .05). Cellular quantification showed differential changes among treatment groups. CONCLUSION: These results illustrate the applications of this technology in hypertrophic scar Duroc swine model and the evaluation and optimization of pressure therapy in wound-healing and hypertrophic scar management.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».