INFLAMMATORY MECHANISMS INVOLVED IN TENDON OVERUSE: RECENT INSIGHTS
Notice bibliographique
Résumé
This presentation will synthesise and review recent findings from our laboratory and others' on inflammatory mechanisms involved in tendon overuse injuries. Tendinopathy is a state of chronic tendon thickening and pain, usually as a result of overuse. Recent work has shown that repetitive loading of human tendon-derived cells leads to upregulation of TAC1, the mRNA encoding for Substance P1—a pro-inflammatory neuropeptide which is known to contribute to tendon pain.2 In addition, previous work has found that mast cells are present in greater numbers in chronically overused tendon,3 and that they degranulate in response to SP, releasing substances that directly influence human tenocyte collagen remodelling. Thus, both SP and one of its main targets—the mast cell—are over-represented in tendinopathic tissue. Mast cells have a high affinity for human tenocytes, forming elaborate inter-cellular junctions, and releasing substances which substantially influence tenocyte behaviour that could have relevance for improving outcomes following injury or overuse. For example, inhibiting mast cells results in a reduction of TGF-beta-related genes (related to scarring) and reduces the amount of tendon thickening following injury.4 Additionally, mast cells induce a large increase in COX-2 expression by human tenocytes. It is possible that a clinical strategy which incorporates inhibitors of mast cells could improve on outcomes with standard treatment.5
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».