In Vitro and In Vivo Evaluation of Ferric‐Hyaluronate Implants for Delivery of Amikacin Sulfate to the Tarsocrural Joint of Horses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the antimicrobial elution characteristics, toxicity, and antimicrobial activity of amikacin-impregnated ferric-hyaluronate implants (AI-FeHAI) for amikacin delivery to the tarsocrural joint of horses. STUDY DESIGN: Experimental study. SAMPLE POPULATION: AI-FeHAI implants, equine cartilage, and synovium, and horses (n=6). METHODS: In vitro study: Five AI-FeHAI were placed in saline solution with daily replacement until implant degradation. Eluent was tested for amikacin concentration and bioactivity. Synovial and cartilage explants were incubated in the presence or absence of AI-FeHAI for 72 hours and subsequently assessed for morphology, viability, and composition. Synovial explants were incubated with Staphylococcus aureus in the presence or absence of AI-FeHAI. Spent medium was cultured daily and explants were assessed for morphology and viability after 96 hours. In vivo study: AI-FeHAI were placed in 6 tarsocrural joints. Standard cytologic analysis and amikacin concentration (SFAC) were determined in synovia obtained regularly for 28 days thereafter. Similar analyses were conducted after a single intra-articular injection of amikacin 6 months later. RESULTS: In vitro study: Amikacin concentrations exceeded 16 microg/mL and inhibited S. aureus growth for 8 days. AI-FeHAI had no effect on cartilage explants. AI-FeHAI eliminated bacteria from synovial explants. In vitro study: After AI-FeHAI placement, SFAC was highest (140.78+63.81 microg/mL) at first sampling time. By 24 hours SFAC was <16 microg/mL. After intra-articular injection, SFAC was the highest (377.91 +/- 40.15 microg/mL) at first sampling time. By 48 hours SFAC was <16 microg/mL. CONCLUSIONS: A single intra-articular amikacin injection demonstrated superior pharmacokinetics than AI-FeHAI prepared as described. CLINICAL RELEVANCE: AI-FeHAI cannot be recommended for clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».