Enhanced repair of meniscal hoop structure injuries using an aligned electrospun nanofibrous scaffold combined with a mesenchymal stem cell-derived tissue engineered construct
Notice bibliographique
Résumé
Damage to the meniscal hoop structure results in loss of biomechanical function, which potentially leads to the extrusion of the meniscus from the weight bearing area. However, there have been no established, effective treatments for such injuries. The purpose of this study was to investigate the applicability of cell-seeded nanofibrous scaffolds to repair the damaged meniscal hoop structure along with the prevention of subsequent cartilage degeneration using a rabbit model. Meniscal radial defects (5 mm width) in the medial meniscus were treated by wrapping and suturing with either an aligned electrospun nanofibrous scaffold alone or a scaffold combined with a tissue engineered construct (TEC) derived from synovial mesenchymal stem cells (MSCs), with the scaffold fiber direction matching that of the meniscal circumferential fibers. The MSC-based TEC-combined nanofibrous scaffolds contributed significantly to the prevention of meniscal extrusion and exerted a chondroprotective effect, compared with either scaffold alone or the untreated control groups. Also, meniscal defects treated with such TEC-combined nanofibrous scaffolds were consistently repaired with a fibrocartilaginous tissue. In this study, we have demonstrated the feasibility of a combined TEC-nanofibrous scaffold to repair the meniscal hoop structure, and prevent the progression to cartilage degeneration, as a potential tissue engineering method.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».