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Enregistrement W1998823079 · doi:10.3109/10731190009119362

Osteochondral Lesion Repair of the Knee in the Rabbit after Low-Power Diode Ga-Al-As Laser Biostimulation: An Experimental Study

2000· article· en· W1998823079 sur OpenAlexfundno aff
G Morrone, Gaetano Antonio Guzzardella, Paola Torricelli, M. Rocca, Domenico Tigani, Giovanni Barbanti Bròdano, Milena Fini, Roberto Giardino

Notice bibliographique

RevueArtificial Cells Blood Substitutes and Biotechnology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineLesionFEMORAL CONDYLEBiostimulationSurgeryLaserChondropathyNuclear medicineAnatomyCartilagePathologyOsteoarthritisArticular cartilageBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate whether low-power laser biostimulation of the osteo-chondral lesions of the knee could by itself reduce repair healing time. Surgery was performed on eighteen rabbits; a bilateral osteo-chondral lesion of 2.5mm in diameter and 2mm depth was created in the femoral medial condyle with a drill. The left knee of each animal was treated intraoperatively using the diode Ga-Al-As laser (780nm) with the following parameters: 300 Joules/cm2, 1 Watts, 300 Hertz, 10 minutes; the right knee was left untreated, as control group. The animals were divided into three groups, A, B and C, according to the survival time after surgery, two, six and twelve weeks, respectively. The explants from the femoral condyles, either treated employing laser energy or left untreated, were examined histomorphometrically. Results after laser treatment showed faster healing of the lesion at week 2 (p=0.043) and an overall improvement in cellular morphology (p=0.044), while a more regular aspect of the osteocartilaginous tissue was observed at week 12 (p=0.004). A relationship between laser biostimulation properties and healing of the osteo-chondral defect has been demonstrated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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