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Record W4410363794 · doi:10.25248/reas.e19924.2025

Avaliação da cicatrização de lesões cutâneas em ratos utilizando curativo biológico de pele de tilápia liofilizada

2025· article· pt· W4410363794 on OpenAlexaff
Luís David Solis Murgas, Edmar Maciel Lima Júnior, Carlos Roberto Koscky Paie, Felipe Augusto Rocha Rodrigues, Ana Catarina Alves

Bibliographic record

VenueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2025
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicSkin Protection and Aging
Canadian institutionsOccupational Cancer Research Centre
FundersUniversidade Federal de Lavras
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: Avaliar a eficácia do uso da pele de tilápia no processo de reparo tecidual de feridas em dorso de ratos. Métodos: O estudo foi conduzido com 11 ratos wistars de sexo masculino com 60 dias de vida. Os animais foram divididos em 2 grupos, no qual o grupo experimental recebeu xenoenxerto de pele de tilápia liofilizada e irradiada com 30kGy e grupo controle apenas cobertura com gaze. Após 10 dias, os animais foram eutanasiados, sendo realizada extração do xenoenxerto para avaliação da biópsia do tecido em análise histológica. Os dados obtidos foram analisados por estatística descritiva e teste t, considerando p<0,05. Resultados: Foi possível observar que a pele da tilapia não gerou infecções nem desconforto aos animais. Na análise histológica o grupo controle teve maior presença de infiltrado inflamatório e úlcera mais extensa, que foi comprovado pela análise estatística no qual a área total da ferida do grupo controle se encontrava maior comparada ao grupo que recebeu a matriz dérmica. Conclusão: As avaliações histológicas e estatísticas demonstraram resultados significativos na área total e na altura das lesões dos animais do grupo tratamento, sugerindo-se assim a pele de tilápia como matriz dérmica segura e eficaz para realização de xenoenxertos em animais.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.578
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2025
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