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Enregistrement W4389741614 · doi:10.1186/s40634-023-00691-z

Tough gel adhesive is an effective method for meniscal repair in a bovine cadaveric study

2023· article· en· W4389741614 sur OpenAlexafffund
David Mazy, Christopher Chung‐Tze‐Cheong, Zhenwei Ma, Ran Huo, Stéphanie Lamer, Jianyu Li, Marie‐Lyne Nault

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Orthopaedics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesInstitut TransMedTechFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésCadaveric spasmAdhesiveOrthopedic surgerySurgeryMedicineMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To test tough gel adhesives to repair meniscus tears under relevant loading conditions and determine if they have adequate biomechanical properties to repair meniscus tears in a bovine cadaveric study. METHODS: Cyclic compression tests on 24 dissected bovine knees were performed. The tough gel adhesive was used either as an adhesive patch or as a coating bonded onto commercially available surgical sutures. Forty-eight menisci were tested in this study; 24 complete radial tears and 24 bucket-handle tears. After preconditioning, the specimens underwent 100 cycles of compression, (800 N/0.5 Hz) on an Instron© machine and the size of the gaps measured. One third of the menisci were repaired with pristine sutures, one third with adhesive patches, and one third with sutures coated in adhesive gel. The size of the gaps was compared after 100 and 500 cycles of compression. RESULTS: The mean gap measured at the tear site without treatment was 6.46 mm (± 1.41 mm) for radial tears and 1.92 mm (± 0.65 mm) for bucket-handle tears. After treatment and 500 cycles of compression, the mean gap was 1.63 mm (± 1.41 mm) for pristine sutures, 1.50 mm (± 1.16 mm) for adhesive sutures and 2.06 mm (± 1.53 mm) for adhesive gel patches. There was no significant difference between treatments regardless of the type of tear. Also, the gaps for radial tears increased significantly with the number of compression cycles applied (p > 0.001). CONCLUSION: From a biomechanical standpoint, the tough adhesive gel patch is as effective as suturing. In addition, it would allow the repair of non-suturable tears and thus broaden the indications for meniscus repair. LEVEL OF EVIDENCE: Controlled laboratory study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,364 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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