Freeze-dried chitosan-platelet-rich plasma implants improve supraspinatus tendon attachment in a transosseous rotator cuff repair model in the rabbit
Notice bibliographique
Résumé
Rotator cuff tears result in shoulder pain, stiffness, weakness and loss of motion. After surgical repair, high failure rates have been reported based on objective imaging and it is recognized that current surgical treatments need improvement. The aim of the study was to assess whether implants composed of freeze-dried chitosan (CS) solubilized in autologous platelet-rich plasma (PRP) can improve rotator cuff repair in a rabbit model. Complete tears were created bilaterally in the supraspinatus tendon of New Zealand White rabbits ( n = 4 in a pilot feasibility study followed by n = 13 in a larger efficacy study), which were repaired using transosseous suturing. On the treated side, CS-PRP implants were injected into the transosseous tunnels and the tendon itself, and healing was assessed histologically at time points ranging from one day to two months post-surgery. CS-PRP implants were resident within transosseous tunnels and adhered to tendon surfaces at one day post-surgery and induced recruitment of polymorphonuclear cells from 1 to 14 days. CS-PRP implants improved attachment of the supraspinatus tendon to the humeral head through increased bone remodelling at the greater tuberosity and also inhibited heterotopic ossification of the supraspinatus tendon at two months. In addition, the implants did not induce any detectable deleterious effects. This preliminary study provides the first evidence that CS-PRP implants could be effective in improving rotator cuff tendon attachment in a small animal model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».