Selective joint denervation promotes knee osteoarthritis in the aging rat
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis is the most common joint disorder with aging, but its cause is unknown. Mice lose joint afferents with aging, and this loss precedes development of osteoarthritis. We hypothesized a loss of joint afferents is involved in the pathogenesis of osteoarthritis. To test this hypothesis, we denervated knee joints of 16 rats at age 2 months, by intra-articular injection of an immunotoxin. The immunotoxin killed neurons after retrograde axonal transport to the cell body. At 16 or 24 months follow-up, each joint was histologically assessed and assigned an osteoarthritis score. At follow-up, the number of joint afferents had spontaneously decreased by 42% in control knees and 69% in denervated knees. We found that control knees developed osteoarthritic changes with aging. However, denervated knees had far more severe changes, as evidenced by a 54% higher average osteoarthritis score than control knees (P = 0.0016, both groups 16 knees). These results suggest a loss of afferents predisposes a joint to osteoarthritis. We propose the spontaneous loss of neurons with aging may be a normal developmental process. To explain the mechanism causing osteoarthritis, we suggest denervation permits aberrant joint loading, either by disturbing neuromuscular joint control, or by inducing joint laxity after neurogenic loss of tissue homeostasis.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».