International Cartilage Repair Society (ICRS) Recommended Guidelines for Histological Endpoints for Cartilage Repair Studies in Animal Models and Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Cartilage repair strategies aim to resurface a lesion with osteochondral tissue resembling native cartilage, but a variety of repair tissues are usually observed. Histology is an important structural outcome that could serve as an interim measure of efficacy in randomized controlled clinical studies. The purpose of this article is to propose guidelines for standardized histoprocessing and unbiased evaluation of animal tissues and human biopsies. Methods were compiled from a literature review, and illustrative data were added. In animal models, treatments are usually administered to acute defects created in healthy tissues, and the entire joint can be analyzed at multiple postoperative time points. In human clinical therapy, treatments are applied to developed lesions, and biopsies are obtained, usually from a subset of patients, at a specific time point. In striving to standardize evaluation of structural endpoints in cartilage repair studies, 5 variables should be controlled: 1) location of biopsy/sample section, 2) timing of biopsy/sample recovery, 3) histoprocessing, 4) staining, and 5) blinded evaluation with a proper control group. Histological scores, quantitative histomorphometry of repair tissue thickness, percentage of tissue staining for collagens and glycosaminoglycan, polarized light microscopy for collagen fibril organization, and subchondral bone integration/structure are all relevant outcome measures that can be collected and used to assess the efficacy of novel therapeutics. Standardized histology methods could improve statistical analyses, help interpret and validate noninvasive imaging outcomes, and permit cross-comparison between studies. Currently, there are no suitable substitutes for histology in evaluating repair tissue quality and cartilaginous character.
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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 | 0,217 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».