Non-invasive Electroarthrography Measures Load-Induced Cartilage Streaming Potentials via Electrodes Placed on Skin Surrounding an Articular Joint
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aimed to demonstrate that electroarthrography (EAG) measures streaming potentials originating in the cartilage extracellular matrix during load bearing through electrodes adhered to skin surrounding an articular joint. Design Equine metacarpophalangeal joints were subjected to simulated physiological loads while (1) replacing synovial fluid with immersion buffers of different electrolyte concentrations and (2) directly degrading cartilage with trypsin. Results An inverse relationship between ionic strength and EAG coefficient was detected. Compared to native synovial fluid, EAG coefficients increased ( P < 0.05) for 5 of 6 electrodes immersed in 0.1X phosphate-buffered saline (PBS) (0.014 M NaCl), decreased ( P < 0.05) for 4 of 6 electrodes in 1X PBS (0.14 M NaCl), and decreased ( P < 0.05) for all 6 electrodes in 10X PBS (1.4 M NaCl). This relationship corresponds to similar studies where streaming potentials were directly measured on cartilage. EAG coefficients, obtained after trypsin degradation, were reduced ( P < 0.05) in 6 of 8, and 7 of 8 electrodes, during simulated standing and walking, respectively. Trypsin degradation was confirmed by direct cartilage assessments. Streaming potentials, measured by directly contacting cartilage, indicated lower cartilage stiffness ( P < 10 −5 ). Unconfined compression data revealed reduced Em, representing proteoglycan matrix stiffness ( P = 0.005), no change in Ef, representing collagen network stiffness ( P = 0.15), and no change in permeability ( P = 0.24). Trypsin depleted proteoglycan as observed by both dimethylmethylene blue assay ( P = 0.0005) and safranin-O stained histological sections. Conclusion These data show that non-invasive EAG detects streaming potentials produced by cartilage during joint compression and has potential to become a diagnostic tool capable of detecting early cartilage degeneration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».