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Enregistrement W2056950253 · doi:10.1111/j.1365-3083.2007.02060.x

Evaluation of Cartilage and Bone Degradation in a Murine Collagen Antibody‐induced Arthritis Model

2008· article· en· W2056950253 sur OpenAlexaff
S. Oestergaard, Knut Rasmussen, Nicole Doyle, A. Varela, Luc Chouinard, S. Y. Smith, Per Qvist, M.A. Karsdal

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Immunology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthritisDexamethasoneAntibodyCartilageLipopolysaccharideType II collagenMedicineCollagen-induced arthritisImmunologyPathologyInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work was to validate collagen antibody-induced arthritis (CAIA) model in two mice strains (Balb/c and CD-1) using clinical, biochemical, microstructural and histological techniques. We induced arthritis in mice using a cocktail of collagen type II (CII) antibodies followed by an injection with lipopolysaccharide (LPS) in different doses in Balb/c and CD-1 mice strains. Serum CTX-II levels were measured at study termination and correlated with microscopic severity of joint lesions as determined by a validated scoring systems. Bone involvement was assessed by microcomputer tomography (micro-CT). Balb/c mice developed rapid (day 6) and robust (100%) arthritis, whereas CD-1 mice showed only temporary macroscopic signs of disease. Serum CTX-II levels in Balb/c mice showed a significant increase in cartilage degradation in diseased animals (43-64% compared with non-diseased mice) and was decreased in animals receiving dexamethasone. Correlation of serum CTX-II with the microscopic score was statistically significant (P < 0.01). Micro-CT analysis demonstrated structural damage in bone in the CAIA Balb/c mice, which was prevented by dexamethasone. The CAIA-LPS model provides a useful supplement to currently available animal models of arthritis. This is a rapid onset and robust model; however, the choice of mouse strain should be evaluated carefully.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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