Fibrosis, low vascularity, and fewer slow fibers after rotator‐cuff injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rotator-cuff injury (RCI) represents 50% of shoulder injuries, and prevalence increases with age. Even with successful tendon repair, muscle and joint function may not return. METHODS: To explore the dysfunction, supraspinatus and ipsilateral deltoid (control) muscles were biopsied during arthroscopic RCI repair for pair-wise histological and protein-expression studies. RESULTS: Supraspinatus showed fiber atrophy (P < 0.0001), fibrosis (by Sirius Red, P = 0.05), reduced vascular density (P < 0.001), and a lower proportion of slow fibers (P < 0.0001) compared with the ipsilateral control muscle. There were also higher levels of atrogin-1 (P = 0.05), vascular endothelial growth factor (VEGF, P < 0.01), and dystrophin (P < 0.008, relative to fiber diameter) versus control. CONCLUSIONS: Adaptive changes in vascular endothelial growth factor and dystrophin were likely associated with reduced vascular supply, fatigue resistance, and fibrosis, accompanied by disuse atrophy from mechanical unloading of supraspinatus after tendon tear. Treatment to promote growth and vascularity in atrophic supraspinatus muscle may help improve functional outcome after surgical repair. Muscle Nerve 55: 715-726, 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».