Optimizing repair of tendon ruptures and chronic tendinopathies: Integrating the use of biomarkers with biological interventions to improve patient outcomes and clinical trial design
Notice bibliographique
Résumé
Tendons are dense connective tissues of the musculoskeletal system that link bones with muscles to foster mobility. They have complex structures and exist in varying biomechanical, metabolic and biological environments. In addition, tendon composition and mechanical properties can change over the lifespan as an individual ages. Many tendons function in high stress conditions with a low vascular and neuronal supply, conditions often leading to development of chronic tendinopathies, and in some cases, overt rupture of the tissues. Given their essential nature for human mobility and navigation through the environment, the effective repair and regeneration of different tendons after injury or damage is critical for quality of life, and for elite athletes, the return to sport participation at a high level. However, for mainly unknown reasons, the outcomes following injury are not always successful and lead to functional compromise and risk for re-injury. Thus, there is a need to identify those patients who are at risk for developing tendon problems, as well those at risk for poor outcomes after injury and to design interventions to improve outcomes after injury or rupture to specific tendons. This review will discuss recent advances in the identification of biomarkers prognostic for successful and less successful outcomes after tendon injury, and the mechanistic implications of such biomarkers, as well as the potential for specific biologic interventions to enhance outcomes to improve both quality of life and a return to participation in sports. In addition, the implication of these biomarkers for clinical trial design is discussed, as is the issue of whether such biomarkers for successful healing of one tendon can be extended to all tendons or are valid only for tendons in specific biomechanical and biological environments. As maintaining an active lifestyle is critical for health, the successful implementation of these advances will benefit the large number of individuals at risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».