Preclinical Studies for Cartilage Repair
Notice bibliographique
Résumé
Investigational devices for articular cartilage repair or replacement are considered to be significant risk devices by regulatory bodies. Therefore animal models are needed to provide proof of efficacy and safety prior to clinical testing. The financial commitment and regulatory steps needed to bring a new technology to clinical use can be major obstacles, so the implementation of highly predictive animal models is a pressing issue. Until recently, a reductionist approach using acute chondral defects in immature laboratory species, particularly the rabbit, was considered adequate; however, if successful and timely translation from animal models to regulatory approval and clinical use is the goal, a step-wise development using laboratory animals for screening and early development work followed by larger species such as the goat, sheep and horse for late development and pivotal studies is recommended. Such animals must have fully organized and mature cartilage. Both acute and chronic chondral defects can be used but the later are more like the lesions found in patients and may be more predictive. Quantitative and qualitative outcome measures such as macroscopic appearance, histology, biochemistry, functional imaging, and biomechanical testing of cartilage, provide reliable data to support investment decisions and subsequent applications to regulatory bodies for clinical trials. No one model or species can be considered ideal for pivotal studies, but the larger animal species are recommended for pivotal studies. Larger species such as the horse, goat and pig also allow arthroscopic delivery, and press-fit or sutured implant fixation in thick cartilage as well as second look arthroscopies and biopsy procedures.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,026 |
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 ».