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Enregistrement W2592485022 · doi:10.1002/jbm.a.36057

Adverse reactions to metal on polyethylene implants: Highly destructive lesions related to elevated concentration of cobalt and chromium in synovial fluid

2017· article· en· W2592485022 sur OpenAlexafffund
Felipe Eltit, Ali Assiri, Donald S. Garbuz, Clivе P. Duncan, Bassam A. Masri, Nelson V. Greidanus, Robert H. Bell, Manju Sharma, Michael Cox, Rizhi Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisAmerican Association of Hip and Knee SurgeonsOrthopaedic Research and Education Foundation
Mots-clésSynovial fluidChromiumMaterials scienceCobaltPathogenesisPathologyMedicineBiomedical engineeringMetallurgyOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adverse local tissue reactions (ALTR) are the primary cause of failure of metal on metal (MoM) hip implants, and fewer but not negligible number cases of nonmodular metal on polyethylene (MoP) implants. In this study, we analyzed 17 cases of MoP ALTR, and equal number of MoM, by histological observation, cobalt and chromium concentration in serum and synovial fluid and cytokine analysis in ALTR tissues. ALTRs in MoP are highly necrotic, affecting larger areas than MoM ALTRs. Degenerative changes in blood vessels' wall were seen in all MoP ALTRs. The concentration of cobalt and chromium was higher in synovial fluid but lower in serum of MoP patients compared to MoM patients. Elevated concentrations of chemokines were observed in ALTR tissues. We conclude that ALTRs in MoP systems are highly necrotizing lesions that seem to have a similar development to ALTRs in MoM. Alteration of vessels wall seems to have a role in the tissues necrosis, as well as the elevated concentration of cobalt and chromium in synovial fluid of MoP patients. Chemokines may be involved in the pathogenesis of ALTR and constitute possible diagnostic targets. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part A: 105A: 1876-1886, 2017.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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