Understanding cartilage protection in OA and injury: a spectrum of possibilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is a prevalent musculoskeletal disease resulting in progressive degeneration of the hyaline articular cartilage within synovial joints. Current repair treatments for OA often result in poor quality tissue that is functionally ineffective compared to the hyaline cartilage and demonstrates increased failure rates post-treatment. Complicating efforts to improve clinical outcomes, animal models used in pre-clinical research show significant heterogeneity in their regenerative and degenerative responses associated with their species, age, genetic/epigenetic traits, and context of cartilage injury or disease. These can lead to variable outcomes when testing and validating novel therapeutic approaches for OA. Furthermore, it remains unclear whether protection against OA among different model systems is driven by inhibition of cartilage degeneration, enhancement of cartilage regeneration, or any combination thereof. MAIN TEXT: Understanding the mechanistic basis underlying this context-dependent duality is essential for the rational design of targeted cartilage repair and OA therapies. Here, we discuss some of the critical variables related to the cross-species paradigm of degenerative and regenerative abilities found in pre-clinical animal models, to highlight that a gradient of regenerative competence within cartilage may exist across species and even in the greater human population, and likely influences clinical outcomes. CONCLUSIONS: A more complete understanding of the endogenous regenerative potential of cartilage in a species specific context may facilitate the development of effective therapeutic approaches for cartilage injury and/or OA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».