Relationship Between Mechanoreceptors in the Posterior Cruciate Ligament and Patient Age or Osteoarthritis Severity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mechanoreceptors in the posterior cruciate ligament (PCL) can produce proprioception, which is an important reason why patients choose cruciate-retaining total knee arthroplasty (TKA). The number of mechanoreceptors in the PCL of patients with knee osteoarthritis (OA) is unknown. Purpose: To provide a theoretical basis for estimating the number of mechanoreceptors in the PCL by evaluating the relationship between this number and patient age or OA severity. Study Design: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. Methods: An overall 28 PCLs from patients with knee OA were collected at the time of TKA and grouped according to patient age (group A, 60-69 years [n = 8]; group B, 70-79 years [n = 12]; group C, ≥80 years [n = 8]) and OA based on Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) score (group I, ≤80 [n = 8]; group II, 81-120 [n = 10]; group III, >120 [n = 10]). Hematoxylin and eosin and S-100 immunohistochemical staining were performed on the slices near the tibial attachment of the PCL, and the number of mechanoreceptors in each slice was counted. Multifactor analysis of variance was used to evaluate the relationship between the number of mechanoreceptors and patient age or WOMAC score. Results: The number of mechanoreceptors (mean ± SD) in groups A, B, and C was 24.00 ± 15.19, 30.92 ± 11.41, and 23.38 ± 11.39, respectively, with no significant between-group differences. The number of mechanoreceptors in groups I, II, and III was 43.50 ± 4.99, 25.00 ± 5.27, and 15.20 ± 5.61, with significant differences between groups I and II, groups I and III, and groups II and III ( P < .001 for all). Conclusion: In patients with knee OA, age had no significant effect on mechanoreceptor count, but the number of mechanoreceptors in the PCL decreased significantly with higher (worse) WOMAC score. These findings suggest that in patients of any age with high WOMAC scores, there may be little value as it relates to knee proprioception in performing a PCL-retaining TKA.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».