Augmentation Techniques for Meniscus Repair
Notice bibliographique
Résumé
Menisci display exquisitely complex structure and play an essential weight-bearing role in the knee joint. A torn meniscus is one of the most common knee injuries which can result in pain and mechanical abnormalities. Tear location is one aspect which determines the endogenous healing response; tears that occur in the peripheral densely vascularized zone of the meniscus have the potential to heal while the healing capacity is more limited in the less vascularized inner zones. Meniscectomy was once widely performed, but led to poor radiographic and patient-reported mid- and long-term outcomes. After the advent of arthroscopy, orthopaedic opinion in the 1980s has been swaying toward salvaging or repairing the torn meniscus tissue to prevent osteoarthritis rather than performing meniscectomy. Meniscus repair in young active individuals has been shown to be effective, reproducible, and reliable if indications are met; however, only a small proportion of all tears are considered repairable with available technologies. Biological augmentation techniques and meniscus tissue engineering strategies are being devised to enhance the likelihood and rate of healing in meniscus repair. Preclinical and clinical studies have shown that introduction of cellular elements of the blood, bone marrow, and related growth factors have the potential to enhance meniscus repair. This article reviews the current state of clinical management of meniscus tears (primary repair) as well as augmentation techniques to improve healing by meniscus wrapping with extracellular matrix materials, trephination, synovial rasping and abrasion, fibrin/blood clot placement, and platelet-rich plasma injections. In addition, the rationale for using polymer/autologous blood component implants to improve meniscus repair will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».