Systematic Comparison of Biomaterials‐Based Strategies for Osteochondral and Chondral Repair in Large Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Joint repair remains a major challenge in orthopaedics. Recent progress in biomaterial design has led to the fabrication of a plethora of promising devices. Pre-clinical testing of any joint repair strategy typically requires the use of large animal models (e.g., sheep, goat, pig or horse). Despite the key role of such models in clinical translation, there is still a lack of consensus regarding optimal experimental design, making it difficult to draw conclusions on their efficacy. In this context, the authors performed a systematic literature review and a risk of bias assessment on large animal models published between 2010 and 2020, to identify key experimental parameters that significantly affect the biomaterial therapeutic outcome and clinical translation potential (including defect localization, animal age/maturity, selection of controls, cell-free versus cell-laden). They determined that mechanically strong biomaterials perform better at the femoral condyles; while highlighted the importance of including native tissue controls to better evaluate the quality of the newly formed tissue. Finally, in cell-laded biomaterials, the pre-culture conditions played a more important role in defect repair than the cell type. In summary, here they present a systematic evaluation on how the experimental design of preclinical models influences biomaterial-based therapeutic outcomes in joint repair.
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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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».