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Enregistrement W2321633318 · doi:10.1177/0954411913517880

Biochemical analyses of human osteoarthritic and periprosthetic synovial fluid

2014· article· en· W2321633318 sur OpenAlexaff
Leah E Guenther, Bryan Wilkinson Pyle, Thomas R. Turgeon, Éric Bohm, U.P. Wyss, Tannin A. Schmidt, Jan-M. Brandt

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaConcordia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticSynovial fluidHyaluronic acidLubricantOsteoarthritisMedicineBiomedical engineeringArthroplastyPathologySurgeryMaterials scienceAnatomyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochemical analyses were performed on osteoarthritic and periprosthetic synovial fluid in order to propose changes to lubricant specifications currently outlined in orthopaedic wear testing standards. Osteoarthritic and periprosthetic synovial fluid samples were obtained from the hip and knee joints of 40 patients. The samples in each group were analysed and compared in order to identify differences between the protein concentration, constituent fractions, osmolality, thermal stability and the hyaluronic acid concentration and molecular weight distribution of osteoarthritic and periprosthetic synovial fluid. The average total protein concentration was approximately 30 g/L, which was much higher than the 20 g/L currently specified in the knee wear testing standard; however, the 30 g/L protein concentration matched the recently revised standard for hip simulator wear testing. No significant difference was found between the protein concentration, osmolality, thermal stability, and hyaluronic acid concentration of osteoarthritic and periprosthetic synovial fluid. The clinical data provided should be used to better define the composition of a more clinically relevant lubricant for orthopaedic wear testing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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