Elevated levels of interleukin-1β, interleukin-6, tumor necrosis factor-α and vascular endothelial growth factor in patients with knee articular cartilage injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory cytokines play a vital role in the occurrence of osteoarticular injury and inflammation. Whether inflammation-associated factors interleukin-1β (IL-1β), IL-6, tumor necrosis factor-α (TNF-α) and vascular endothelial growth factor (VEGF) are involved in the pathogenesis of keen articular cartilage injury remains poorly understood. AIM: To measure the levels of inflammatory factors [IL-1β, IL-6, TNF-α and VEGF] in patients with knee articular cartilage injury. METHODS: = 16)] according to disease severity and X-ray examinations. Meanwhile, 30 healthy individuals who underwent physical examination were selected as the control group. The levels of IL-1β, IL-6, TNF-α and VEGF were measured by ELISA and immunohistochemical staining. RESULTS: < 0.05). After treatment, the scores of visual analogue scale and the Western Ontario and McMaster University of Orthopaedic Index in patient groups were 2.26 ± 1.13 and 15.56 ± 7.12 points, respectively, which were significantly lower than those before treatment (6.98 ± 1.32 and 49.48 ± 8.96). Correlation analysis suggested that IL-1β and TNF-α were positively correlated with VEGF. CONCLUSION: IL-1β, IL-6, TNF-α and VEGF levels are increased in patients with knee articular cartilage injury, and are associated with the disease severity, indicating they might play an important role in the occurrence and development of knee articular cartilage injury. Furthermore, therapeutically targeting them might be a novel approach for the treatment of keen articular cartilage injury.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».