Effects of risk factors on evoked pain patterns in rat models of experimental knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Pain experiences in patients with knee osteoarthritis (OA) may be influenced differently by OA risk factors, reducing the translatability of preclinical research into the clinic. Our objective was to contrast evoked pain patterns after exposure to different OA risk factors including acute joint trauma, chronic instability, or obesity/metabolic syndrome using rat models of experimental knee OA. We tested longitudinal patterns of evoked pain behaviors (knee pressure pain threshold and hindpaw withdrawal threshold) in young male rats exposed to different OA-inducing risk factors including (1) nonsurgical joint trauma (impact-induced anterior cruciate ligament (ACL) rupture); (2) surgical joint destabilization (ACL + medial meniscotibial ligament transection); and (3) high fat/sucrose (HFS) diet-induced obesity. Histopathology for synovitis, cartilage damage, and subchondral bone morphology was performed. Pressure pain threshold was reduced (more pain) most, and earlier by joint trauma (Week 4-12) and HFS (Week 8-28) than by joint destabilization (Week 12). Hindpaw withdrawal threshold was reduced transiently after joint trauma (Week 4), with smaller and later reductions after joint destabilization (Week 12), but not with HFS. Synovial inflammation occurred at Week 4 after joint trauma and instability but only coincided with pain behaviors after joint trauma. Cartilage and bone histopathology were most severe after joint destabilization and least severe with HFS. The pattern, intensity, and timing of evoked pain behaviors varied due to OA risk factor exposure and were inconsistently associated with histopathological OA features. These findings may help to explain the challenges with translating preclinical OA pain research to multimorbid clinical OA contexts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».