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Enregistrement W4312872024 · doi:10.1093/bjs/znac245.114

EP-483 Adipose Tissue-Derived Mesenchymal Stem Cells as a potential restorative treatment for Cartilage Defects: A PRISMA review and Meta-analysis

2022· review· en· W4312872024 sur OpenAlexaboutno aff
Henry Yue Hong Meng, Victor Lu, Wasim Khan

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisCartilageMesenchymal stem cellCochrane LibraryAdipose tissueSystematic reviewVisual analogue scaleMeta-analysisSurgeryPathologyInternal medicineMEDLINEAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Joint damage through trauma or degeneration causes cartilage defects, leading to osteoarthritis (OA). Current therapies relieve symptoms or replaces damaged joint, which is costly and fraught with complications. Mesenchymal stem cells (MSCs) have immunomodulatory properties and low immunogenicity, making them a novel avenue for research for OA treatment. This systematic review investigates whether adipose derived MSC (AMSCs) can treat cartilage defects. Method A systematic search was performed on MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science. Clinical, imaging, functional outcomes were extracted from nineteen included studies. Inclusion criteria was studies conducted on human populations that compared effects of AMSCs on cartilage regeneration to non-exposed controls. Studies conducted on animals, ex vivo studies, in vitro studies were excluded. Results Nine studies reported improved Visual Analogue Scale (VAS) scores (mean difference -3.30; 95% CI:-3.72,-2.89; p<0.001). Eight studies reported improved Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) in five subscales. Pooled analysis of Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores in seven studies revealed an improvement (mean difference -25.52; 95% CI:-30.93,-20.10; p<0.001). Cartilage regeneration was assessed using Magnetic Resonance Observation of Cartilage Repair Tissue (MOCART) score. All studies reported improved regeneration, with a pooled end-point score of 68.12 (95% CI:62.18–74.05; p<0.001). Conclusions AMSCs are effective therapeutic agents for cartilage defects. We recommend researchers to determine roles of biochemical components that facilitate AMSC-mediated cartilage repair. Establishing the most efficient methods for MSC extraction, culture, delivery, and performing studies with long follow-up times enable future research to provide evidence needed to bring AMSC-based therapies into the market.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,036
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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