The instrumented sheep knee to elucidate insights into osteoarthritis development and progression: A sensitive and reproducible platform for integrated research efforts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis of the knee is a very common condition that has been difficult to treat. The majority of cases are considered idiopathic. Much research effort remains focused on biology rather than the biomechanics of such joints. Some new methods were developed and validated to better appreciate the subtleties of the biomechanical integrity of joints, and how changes in biomechanics can contribute to osteoarthritis. METHODS: Over the past 15 years our lab has enhanced the sensitivity of the assessment of knee biomechanics of an instrumented, trained large animal model (sheep) of osteoarthritis and integrated the findings with biological and histological assessments. These new methods include gait analysis before and after injury followed by robotic validation post-sacrifice, and more recently using Fibre Bragg Grating sensors to detect alterations in cartilage stresses. RESULTS: A review of the findings obtained with this model are presented. The findings indicate that sheep, like humans, exhibit individual characteristics. They also indicate that joint kinetics, rather than kinematics may better define the alterations induced by injury. With the addition of Fibre Bragg Grating sensors, it has been possible to measure with good accuracy, alterations to cartilage stresses following a controlled knee injury. INTERPRETATION: Using this model as Proof of Concept, this sheep system can now be viewed as a sensitive platform to address many questions related to risk for development of idiopathic osteoarthritis of the human knee, the efficacy of potential interventions to correct biomechanical disruptions, and how joint biomechanics and biology are integrated during aging.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».