手掌发麻是怎么回事受伤缝合后为什么会发麻 神经没有受损

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-01-28 08:15 标签： 手掌发麻是怎么回事
百度拇指医生
&&&普通咨询
您的网络环境存在异常，
请输入验证码
验证码输入错误，请重新输入免费发布咨询，坐等律师在线服务
需求发布后
10分钟内收到律师在线回复
平均有多个律师参与回复
得到了圆满解决
您的位置： &
我的左手小拇指表皮神经受伤，麻木。怎么评伤残？
我的左手小拇指表皮神经受伤，麻木。怎么评伤残？
律师回答地区：江苏-苏州咨询电话：帮助网友：117437 次点赞人数：<span class="s-c666" id="r_5 人看影响手指功能的程度来定。 18:25
无锡推荐律师手术接上会怎么样呢？
奇妙的人体奥秘无穷，有的已经为人所探知，大量的还等待我们去揭秘。就拿&再生&来说，人体有的部位具有强大的再生能力，比如骨头断了，只要对位正确，可以再生得连痕迹都看不出来。但是，人体有些部位就不同了，几乎没有再生能力，或者即使再生了，也不可能具有原本的功能，比如牙齿断了就长不出来了，脑子坏死了，只能变成&水&，不会再长出脑子的（图1）。因为人类至今没有办法让死亡的神经细胞再活起来。同理，脊髓断了后出现了&截瘫&，也就永远站不起来了，因为神经细胞死亡了。
图1 人脑出血后留下的空腔
神经是有神经细胞组成的。神经细胞表面有许多短的接受信号的突起及一根长长的送出信号的神经纤维，称为&轴突&。 神经纤维信号的传导是一种&电信号&，如同电线传导一样。为了不使电信号发生&漏电&、&串线&，在每根神经纤维中央细丝周围包绕着一层厚厚的保护膜，称为&髓鞘&（图2）。
&&&& A&&&&&&&&& &&& B &&&&&
图2 A 一个神经细胞示意图&& B 中央红色为神经细丝及包绕的髓鞘
那么，神经断了能不能再生？医学那么发达了，不是可以&断指再接&了吗？断了的神经通过手术把断了的两头接上不就可以&活&了吗？
人们的愿望是美好的，科学研究的结果也是理想的，但实际困难也是存在的。为什么？
在科学实验研究中发现，一个神经纤维断了后，只要能把包绕神经丝的的外套（髓鞘）对好位置，没有错开，那么，中央的神经细丝就可以顺着对上位的髓鞘外套伸进原本断了的远端髓鞘中，最终形成新的神经纤维，而且恢复神经传导信号的功能（图3）。
&A& &&&&&B&&&&&&C
图3 A 一个神经纤维断离& B 髓鞘对位准确& C 中央的神经丝最终长入远端的髓鞘中
这个实验结果是多么的令人欢欣鼓舞，对于神经断离后的恢复充满了希望。然而，100多年来，无论是战伤还是平时的外伤导致的神经断离，虽然外科医生想尽一切办法积极地开展神经接合的手术，效果却不理想，那么多断肢再植后能保住肢体是可以的，但要想恢复神经功能就不理想了。根本的原因是目前人类还达不到把每一根神经做到一对一的不错位置的对接上。因为，在外科手术时，即使用显微镜放大来看着做，只能把头发丝（1毫米直径）样粗细的神经缝合上（图5、6）。岂不知，每一根神经丝只有1微米粗细，也就是说，一根头发丝粗细的神经中有数千根神经丝（1毫米=1000微米）。外科医生在显微镜放大着接上的1毫米的一条神经，其中包含着好几条细神经，每条细神经里面含有数千根神经细丝（图7）。就如同电缆线一样，粗电缆里包含着几条细电缆线，每条细电缆线里有许多根电线组成（图8）手术时，面对着数千根神经丝，是没有办法一根对接一根地连接上的，只能&听天由命&，能对上几根算几根，对上越多，恢复得就越理想。
图3 我面前检查的是人体的一条脊髓&
&图4 这是人脊髓下端的马尾神经
&& A&&&&&&&
图5 A 人的眼睛看到的一条神经中有几条神经组成& B 一根神经中有无数根神经细丝组成
&&&&& A&&&&&&& &&B
图6 A 一条粗电缆有几条细电缆组成& B 每条细电缆由许多细丝电线组成
&一根头发丝粗细的神经束中不仅含有数千根神经纤维，而且，每一个神经纤维都&执行&着专门特定的功能，比如管疼痛感知的、冷热感知的、压力感知的感觉性质的，还有管一条条肌肉细胞收缩的、舒张的等等。一根神经就干一件事，而且不能&串线&，不然，人体的那么多功能就不可能保证有条不紊、井然有序。可见，外科手术接上一条神经了，只是起码在头发丝粗细以上能看得见的一条，外观是对接上了，其实，里面几千根神经纤维能否对上原来的那根髓鞘，只能是&靠天吃饭&，碰运气了。
人体就是面前世间最奇妙的。人类的美好向往在事实面前往往难以实现。哪一天能够做到一根根神经鞘都可以一对一的对接上，那才是神经断离可以恢复的时刻真正到来。
&&最后修改于
该日志已被搜狐博客录用：
请各位遵纪守法并注意语言文明百度拇指医生
&&&普通咨询
您的网络环境存在异常，
请输入验证码
验证码输入错误，请重新输入

我要回帖

更多关于 手掌发麻是怎么回事 的文章

 

随机推荐