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Enregistrement W4391227482 · doi:10.3389/fbioe.2024.1283752

Protecting the regenerative environment: selecting the optimal delivery vehicle for cartilage repair—a narrative review

2024· article· en· W4391227482 sur OpenAlexafffund
T. Mark Campbell, Guy Trudel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensÉlisabeth Bruyère HospitalOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCartilageRegeneration (biology)Regenerative medicineOsteoarthritisNarrative reviewMedicineArticular cartilageBioinformaticsStem cellPathologyIntensive care medicineBiologyAnatomyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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