Meniscus repair using mesenchymal stem cells – a comprehensive review
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
The menisci are a pair of semilunar fibrocartilage structures that play an essential role in maintaining normal knee function. Injury to the menisci can disrupt joint stability and lead to debilitating results. Because natural meniscal healing is limited, an efficient method of repair is necessary. Tissue engineering (TE) combines the principles of life sciences and engineering to restore the unique architecture of the native meniscus. Mesenchymal stem cells (MSCs) have been investigated for their therapeutic potential both in vitro and in vivo. This comprehensive review examines the English literature identified through a database search using Medline, Embase, Engineering Village, and SPORTDiscus. The search results were classified based on MSC type, animal model, and method of MSC delivery/culture. A variety of MSC types, including bone marrow-derived, synovium-derived, adipose-derived, and meniscus-derived MSCs, has been examined. Research results were categorized into and discussed by the different animal models used; namely murine, leporine, porcine, caprine, bovine, ovine, canine, equine, and human models of meniscus defect/repair. Within each animal model, studies were categorized further according to MSC delivery/culture techniques. These techniques included direct application, fibrin glue/gel/clot, intra-articular injection, scaffold, tissue-engineered construct, meniscus tissue, pellets/aggregates, and hydrogel. The purpose of this review is to inform the reader about the current state and advances in meniscus TE using MSCs. Future directions of MSC-based meniscus TE are also suggested to help guide prospective research.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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