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Enregistrement W4380686723 · doi:10.18063/ijb.775

Evaluation of surgical fixation methods for the implantation of melt electrowriting-reinforced hyaluronic acid hydrogel composites in porcine cartilage defects

2023· article· en· W4380686723 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan H. Galarraga, Hannah M. Zlotnick, Ryan C. Locke, Sachin Gupta, Natalie L. Fogarty, Kendall M. Masada, Brendan D. Stoeckl, Lorielle Laforest, Miguel Castilho, Jos Malda, Riccardo Levato, James L. Carey, Robert L. Mauck, Jason A. Burdick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bioprinting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPenn Center for Musculoskeletal DisordersAO FoundationNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyUniversity of PennsylvaniaDutch Arthritis SocietyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésCartilageFibrin glueSelf-healing hydrogelsBiomedical engineeringMaterials scienceHyaluronic acidChondrogenesisFixation (population genetics)Mesenchymal stem cellBiomaterialTissue engineeringSurgeryChemistryAnatomyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surgical repair of articular cartilage remains an ongoing challenge in orthopedics. Tissue engineering is a promising approach to treat cartilage defects; however, scaffolds must (i) possess the requisite material properties to support neocartilage formation, (ii) exhibit sufficient mechanical integrity for handling during implantation, and (iii) be reliably fixed within cartilage defects during surgery. In this study, we demonstrate the reinforcement of soft norbornene-modified hyaluronic acid (NorHA) hydrogels via the melt electrowriting (MEW) of polycaprolactone to fabricate composite scaffolds that support encapsulated porcine mesenchymal stromal cell (pMSC, three donors) chondrogenesis and cartilage formation and exhibit mechanical properties suitable for handling during implantation. Thereafter, acellular MEW-NorHA composites or MEW-NorHA composites with encapsulated pMSCs and precultured for 28 days were implanted in full-thickness cartilage defects in porcine knees using either bioresorbable pins or fibrin glue to assess surgical fixation methods. Fixation of composites with either biodegradable pins or fibrin glue ensured implant retention in most cases (80%); however, defects treated with pinned composites exhibited more subchondral bone remodeling and inferior cartilage repair, as evidenced by micro-computed tomography (micro-CT) and safranin O/fast green staining, respectively, when compared to defects treated with glued composites. Interestingly, no differences in repair tissue were observed between acellular and cellularized implants. Additional work is required to assess the full potential of these scaffolds for cartilage repair. However, these results suggest that future approaches for cartilage repair with MEW-reinforced hydrogels should be carefully evaluated with regard to their fixation approach for construct retention and surrounding cartilage tissue damage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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