Early joint tissue changes are highly correlated with a set of inflammatory and degradative synovial biomarkers after ACL autograft and its sham surgery in an ovine model
Notice bibliographique
Résumé
While impossible in humans, the mechanisms of early cartilage, bone and meniscal damage can be quantified after anterior cruciate ligament (ACL) injury in animal models. We utilized an ovine model to determine if the mRNA expression of inflammatory and degradative molecules (IL-1β, IL-6, MMP-1, 2, 3, and 13) in the synovium correlated to changes in joint tissues 2 weeks post-ACL surgery, to test the hypothesis that synovial inflammation is a marker of these changes and possibly their originator. Nine "idealized" ACL autografts were performed and compared with three sham and six normal animals. Using validated protocols, early osteophyte formation, articular cartilage, and meniscal damage were quantified. Synovium was harvested and mRNA expression quantified using qPCR. Multiple linear regression analysis (MLRA) was utilized to correlate synovial mRNA expression in treated and contra-lateral limbs, from all treatment groups with corresponding joint scores. Synovial mRNA expression was significantly elevated in all experimental and sham joints. The MLRA model was a significant predictive tool (p = 0.001, R(2) = 0.70) of gross tissue scores with significant contributions from IL-1β, IL-6, and MMP-3. Findings suggest that this set of synovial biomarkers is predictive (p < 0.009) of early gross changes of joint tissues after arthrotomy and likely directly involved in the relevant mechanisms, particularly early osteophyte formation, in vivo.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».