Impact of Bone Harvesting Techniques on Cell Viability and the Release of Growth Factors of Autografts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autogenous bone grafts obtained by different harvesting techniques behave differently during the process of graft consolidation; the underlying reasons are however not fully understood. One theory is that harvesting techniques have an impact on the number and activity of the transplanted cells which contribute to the process of graft consolidation. MATERIALS AND METHODS: To test this assumption, porcine bone grafts were harvested with four different surgical procedures: bone mill, piezosurgery, bone drilling (bone slurry), and bone scraper. After determining cell viability, the release of molecules affecting bone formation and resorption was assessed by reverse transcription polymerase chain reaction and immunoassay. The mitogenic and osteogenic activity of the conditioned media was evaluated in a bioassay with isolated bone cells. RESULTS: Cell viability and the release of molecules affecting bone formation were higher in samples harvested by bone mill and bone scraper when compared with samples prepared by bone drilling and piezosurgery. The harvesting procedure also affected gene expression, for example, bone mill and bone scraper samples revealed significantly higher expression of growth factors such as bone morphogenetic protein-2 and vascular endothelial growth factor compared with the two other modalities. Receptor activator of nuclear factor kappa B ligand expression was lowest in bone scraper samples. CONCLUSION: These data can provide a scientific basis to better understand the impact of harvesting techniques on the number and activity of transplanted cells, which might contribute to the therapeutic outcome of the augmentation procedure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».