Protecting the regenerative environment: selecting the optimal delivery vehicle for cartilage repair—a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Focal cartilage defects are common in youth and older adults, cause significant morbidity and constitute a major risk factor for developing osteoarthritis (OA). OA is the most common musculoskeletal (MSK) disease worldwide, resulting in pain, stiffness, loss of function, and is currently irreversible. Research into the optimal regenerative approach and methods in the setting of either focal cartilage defects and/or OA holds to the ideal of resolving both diseases. The two fundamentals required for cartilage regenerative treatment are 1) the biological element contributing to the regeneration (e.g., direct application of stem cells, or of an exogenous secretome), and 2) the vehicle by which the biological element is suspended and delivered. The vehicle provides support to the regenerative process by providing a protective environment, a structure that allows cell adherence and migration, and a source of growth and regenerative factors that can activate and sustain regeneration. Models of cartilage diseases include osteochondral defect (OCD) (which usually involve one focal lesion), or OA (which involves a more diffuse articular cartilage loss). Given the differing nature of these models, the optimal regenerative strategy to treat different cartilage diseases may not be universal. This could potentially impact the translatability of a successful approach in one condition to that of the other. An analogy would be the repair of a pothole (OCD) versus repaving the entire road (OA). In this narrative review, we explore the existing literature evaluating cartilage regeneration approaches for OCD and OA in animal then in human studies and the vehicles used for each of these two conditions. We then highlight strengths and challenges faced by the different approaches presented and discuss what might constitute the optimal cartilage regenerative delivery vehicle for clinical cartilage regeneration.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».