Strategies for Articular Cartilage Lesion Repair and Functional Restoration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Injury of articular cartilage due to trauma or pathological conditions is the major cause of disability worldwide, especially in North America. The increasing number of patients suffering from joint-related conditions leads to a concomitant increase in the economic burden. In this review article, we focus on strategies to repair and replace knee joint cartilage, since knee-associated disabilities are more prevalent than any other joint. Because of inadequacies associated with widely used approaches, the orthopedic community has an increasing tendency to develop biological strategies, which include transplantation of autologous (i.e., mosaicplasty) or allogeneic osteochondral grafts, autologous chondrocytes (autologous chondrocyte transplantation), or tissue-engineered cartilage substitutes. Tissue-engineered cartilage constructs represent a highly promising treatment option for knee injury as they mimic the biomechanical environment of the native cartilage and have superior integration capabilities. Currently, a wide range of tissue-engineering-based strategies are established and investigated clinically as an alternative to the routinely used techniques (i.e., knee replacement and autologous chondrocyte transplantation). Tissue-engineering-based strategies include implantation of autologous chondrocytes in combination with collagen I, collagen I/III (matrix-induced autologous chondrocyte implantation), HYAFF 11 (Hyalograft C), and fibrin glue (Tissucol) or implantation of minced cartilage in combination with copolymers of polyglycolic acid along with polycaprolactone (cartilage autograft implantation system), and fibrin glue (DeNovo NT graft). Tissue-engineered cartilage replacements show better clinical outcomes in the short term, and with advances that have been made in orthopedics they can be introduced arthroscopically in a minimally invasive fashion. Thus, the future is bright for this innovative approach to restore function.
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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) | 0,002 | 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 découle