Use of pre‐clinical surgically induced models to understand biomechanical and biological consequences of PTOA development
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic osteoarthritis (PTOA) development is often observed following traumatic knee injuries involving key stabilising structures such as the cruciate ligaments or the menisci. Both biomechanical and biological alterations that follow knee injuries have been implicated in PTOA development, although it has not been possible to differentiate clearly between the two causal factors. This review critically examines the outcomes from pre-clinical lapine and ovine injury models arising in the authors' laboratories and differing in severity of PTOA development and progression. Specifically, we focus on how varying severity of knee injuries influence the subsequent alterations in kinematics, kinetics, and biological outcomes. The immediate impact of injury on the lubrication capacity of the joint is examined in the context of its influence on biomechanical alterations, thus linking the biological changes to abnormal kinematics, leading to a focus on the potential areas for interventions to inhibit or prevent development of the disease. We believe that PTOA results from altered cartilage surface interactions where biological and biomechanical factors intersect, and mitigating acute joint inflammation may be critical to prolonging PTOA development. © 2017 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 35:454-465, 2017.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».