Risk Factors for Developing Osteonecrosis After Prophylaxis in Steroid-treated Rabbits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Both abnormal lipid metabolisms and coagulopathy have been suggested to be associated with the development of steroid-induced osteonecrosis (ON). We examined plasma risk factors for development of steroid-induced ON in rabbits after prophylaxis with a lipid-lowering agent and/or an anticoagulant. METHODS: Seventy adult male rabbits were injected intramuscularly once with 20 mg/kg methylprednisolone acetate. Fifty-five rabbits received prophylaxis with probucol (a lipid-lowering agent; n = 20) or warfarin (an anticoagulant; n = 14) or both (n = 21). Probucol and warfarin were administered beginning 1 to 2 weeks prior to steroid injection. Two weeks after steroid injection, the bilateral femora and humeri were examined histopathologically for the presence of ON. Based on a logistic regression model, laboratory variables before steroid injection were assessed to determine whether they demonstrated any association with the risk of ON. RESULTS: Twenty-one rabbits developed ON. In the univariate analyses, significant positive associations were observed between plasma concentrations of triglyceride and low-density lipoprotein and the risk of development of ON. In the multivariate model, only the plasma triglyceride level suggested a positive association. Even after adjusting for probucol and warfarin use, the plasma triglyceride level was still suggested to be a predictor for development of ON. Rabbits with higher baseline triglyceride levels had a more pronounced triglyceride increase in their response to steroids. CONCLUSION: Our study suggests that, after prophylaxis with probucol and/or warfarin, plasma triglyceride level is associated with the development of steroid-induced ON in rabbits.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».