A comprehensive tool box for large animal studies of intervertebral disc degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Preclinical studies involving large animal models aim to recapitulate the clinical situation as much as possible and bridge the gap from benchtop to bedside. To date, studies investigating intervertebral disc (IVD) degeneration and regeneration in large animal models have utilized a wide spectrum of methodologies for outcome evaluation. This paper aims to consolidate available knowledge, expertise, and experience in large animal preclinical models of IVD degeneration to create a comprehensive tool box of anatomical and functional outcomes. Herein, we present a Large Animal IVD Scoring Algorithm based on three scales: macroscopic (gross morphology, imaging, and biomechanics), microscopic (histological, biochemical, and biomolecular analyses), and clinical (neurologic state, mobility, and pain). The proposed algorithm encompasses a stepwise evaluation on all three scales, including spinal pain assessment, and relevant structural and functional components of IVD health and disease. This comprehensive tool box was designed for four commonly used preclinical large animal models (dog, pig, goat, and sheep) in order to facilitate standardization and applicability. Furthermore, it is intended to facilitate comparison across studies while discerning relevant differences between species within the context of outcomes with the goal to enhance veterinary clinical relevance as well. Current major challenges in pre-clinical large animal models for IVD regeneration are highlighted and insights into future directions that may improve the understanding of the underlying pathologies are discussed. As such, the IVD research community can deepen its exploration of the molecular, cellular, structural, and biomechanical changes that occur with IVD degeneration and regeneration, paving the path for clinically relevant therapeutic strategies.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».