Detection of early osteoarthritis in canine knee joints 3 weeks post ACL transection by microscopic MRI and biomechanical measurement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To detect early osteoarthritis (OA) in a canine Pond–Nuki model 3 weeks after anterior cruciate ligament (ACL) transection surgery, both topographically over the medial tibial surface and depth-dependently over the cartilage thickness. Methods: Four topographical locations on each OA and contralateral medial tibia were imaged individually by magnetic resonance imaging (MRI) at 17.6 µm transverse resolution. The quantitative MRI T 2 relaxation data were correlated with the biomechanical stress-relaxation measurements from adjacent locations. Results: OA cartilage was thinner than the contralateral tissue and had a lower modulus compared to the contralateral cartilage for the exterior, interior, and central medial tibia locations. Depth-dependent and topographical variations were detected in OA cartilage by a number of parameters (compressive modulus, glycosaminoglycan concentration, bulk and zonal thicknesses, T 2 at 0° and 55° specimen orientations in the magnet). T 2 demonstrated significant differences at varying depths between OA and contralateral cartilage. Conclusion: ACL transection caused a number of changes in the tibial cartilage at 3 weeks after the surgery. The characteristics of these changes, which are topographic and depth-dependent, likely reflect the complex degradation in this canine model of OA at the early developmental stage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».