Use of a novel peripheral nerve conduit to support sciatic nerve regeneration in an animal model
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les conduits nerveux synthétiques représentent une alternative chirurgicale aux autogreffes dans la réparation des traumatismes aux nerfs périphériques. Afin d’améliorer la régénération nerveuse périphérique, plusieurs biomatériels, tels que la multicouche polyélectrolyte de soie (MPE), et modèles ont été étudiés. Dans le cadre de ma maitrise, nos objectifs de recherche sont d’établir si la MPE de soie permet d’améliorer la régénération nerveuse périphérique in vivo et si notre nouveau modèle de conduit (« jelly roll ») peut mener à une meilleure régénération du nerf sciatique chez le rat que le modèle de conduit creux. Méthodes : Dans cette étude, une technique chirurgicale in vivo de lacération et de réparation du nerf sciatique chez le rat fut utilisé. Cinq conditions expérimentales de conduits (autogreffe, conduit creux avec et sans MPE de soie et « jelly roll » avec et sans MPE de soie) furent implantées (n= 2 rats par condition). Après 4 semaines, les conduits furent récupérés et marqués par immunohistochimie avec le neurofilament et la protéine basique de la myéline (MBP). La performance de chaque conduit fut évaluée par sa capacité à supporter l’excroissance axonale à travers le long du conduit et à travers la largeur de ce dernier à divers endroits. Résultats : Chaque condition expérimentale a supporté une régénération axonale avec différents degrés de succès. Globalement, l’autogreffe a supporté une plus longue croissance de fibres. De plus, la surface de fibres obtenue était plus large que les autres conditions. Les conduits avec la MPE de soie ont eu une performance similaire à leurs homologues sans soie. De plus, le modèle de conduit creux a mené à une meilleure régénération axonale que le modèle du « jelly roll ». Conclusion : L’autogreffe demeure le meilleur conduit pour supporter la régénération nerveuse périphérique. Les conduits avec la MPE de soie peuvent supporter une régénération nerveuse similaire aux conduits sans soie tandis que le modèle de « jelly roll » a généré des performances inférieures au modèle de conduit creux.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".