Vascular physiology and long‐term healing of partial ligament tears
Notice bibliographique
Résumé
Functional outcomes of anterior cruciate ligament (ACL) injury are generally poorer than those of medial collateral ligament (MCL) tears. Following ligament damage, all phases of ligament healing require an adequate blood supply. We hypothesized that the differences in healing properties of the ACL and MCL would reflect their vascular responses to joint injury. This paper examines the long-term changes in blood flow and vascular volume of rabbit knee ligaments after direct injury, and under conditions of chronic joint instability induced by section of the posterior cruciate ligament (PCL). Standardized injuries were surgically induced in adult rabbit knee ligaments: partial MCL transection, partial ACL transection, or complete PCL transection (joint instability). Sixteen weeks later the blood flow and vascular volume of the ACL and MCL were measured and compared to control and sham-operated animals. Direct ligament injury induced significant increases in standardized blood flow and vascular volume of both ACL and MCL after 16 weeks; however, the vascular volume of the ACL was not higher than the control levels in the MCL. We conclude that direct injury to both the anterior cruciate and MCLs induces long-term physiological responses. Joint laxity is a common sequel to PCL injury. Chronic joint laxity failed to induce adaptive vascular responses in the ACL, while the MCL shows significant amplification of blood supply. Although both MCL and ACL showed increased weight after PCL transection, the lack of a long-term vascular response in the ACL may be a major factor in its the diminished healing potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».