Hormonal modulation of connective tissue homeostasis and sex differences in risk for osteoarthritis of the knee
Notice bibliographique
Résumé
Young female athletes experience a higher incidence of ligament injuries than their male counterparts, females experience a higher incidence of joint hypermobility syndrome (a risk factor for osteoarthritis development), and post-menopausal females experience a higher prevalence of osteoarthritis than age-matched males. These observations indicate that fluctuating sex hormone levels in young females and loss of ovarian sex hormone production due to menopause likely contribute to observed sex differences in knee joint function and risk for loss of function. In studies of osteoarthritis, however, there is a general lack of appreciation for the heterogeneity of hormonal control in both women and men. Progress in this field is limited by the relatively few preclinical osteoarthritis models, and that most of the work with established models uses only male animals. To elucidate sex differences in osteoarthritis, it is important to examine sex hormone mechanisms in cells from knee tissues and the sexual dimorphism in the role of inflammation at the cell, tissue, and organ levels. There is a need to determine if the risk for loss of knee function and integrity in females is restricted to only the knee or if sex-specific changes in other tissues play a role. This paper discusses these gaps in knowledge and suggests remedies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».