The role of tissue engineering and regenerative medicine in the treatment of sport injuries a review study
Notice bibliographique
Résumé
Managing sports injuries is clinically challenging. Although new techniques can delay musculoskeletal deterioration and promote tissue restoration, they are not widely used. Thus, there is a critical need to promulgate these new methods. In recent years, “tissue engineering” approaches have been developed for improving the regeneration of cartilage by transplanting cells or engineered constructs into injured tissue. The mechanical environment affects the biology of a tissue and is necessary for the development and maintenance of load-bearing tissues. Platelets can be combined with other healing factors as a new therapeutic modality. Platelet-rich plasma (PRP) can be introduced as an autologous blood product that may improve wound healing. In this regard, stem cell therapy that focuses on mesenchymal stem cells (MSCs) has been proposed as a new treatment method in sports medicine. MSCs are multipotent; they have the ability to differentiate into other cells, notably osteoblasts, chondrocytes, adipocytes, myoblasts, and fibroblasts, depending on a variety of factors. In summary, recent advances in tissue regeneration have provided new perspectives for the use of tissue engineering to enhance tissue healing after sports injuries namely the microfracture method, the mechanical stimuli method, PRP therapy, and stem cell therapy
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».