Preclinical models of orthopaedic trauma: Orthopaedic Research Society (ORS) and Orthopaedic Trauma Association (OTA) symposium 2022
Notice bibliographique
Résumé
Orthopaedic trauma remains a leading cause of patient morbidity, mortality, and global health care burden. Although significant advances have been made in the diagnosis, treatment, and rehabilitation of these injuries, complications such as malunion, nonunion, infection, disuse muscle atrophy and osteopenia, and incomplete return to baseline function still occur. The significant inherent clinical variability in fracture care such as differing patient demographics, injury patterns, and treatment protocols make standardized and replicable study, especially of cellular and molecular based mechanisms, nearly impossible. Hence, the scientists dedicated to improving therapy and treatments for patients with orthopaedic trauma rely on preclinical models. Preclinical models have proven to be invaluable in understanding the timing between implant insertion and bacterial inoculation on the bioburden of infection. Posttraumatic arthritis (PTOA) can take years to develop clinically, but with a porcine pilon fracture model, posttraumatic arthritis can be reliably induced, so different surgical and therapeutic strategies can be tested in prevention. Conversely, the racehorse presents a well-accepted model of naturally occurring PTOA. With preclinical polytrauma models focusing on chest injury, abdominal injury, multiple fractures, and/or head injury, one can study how various injury patterns affect fracture healing can be systemically studied. Finally, these preclinical models serve as a translational bridge to for clinical application in human patients. With selection of the right preclinical model, studies can build a platform to decrease the risk of emerging technologies and provide foundational support for therapeutic clinical trials. In summary, orthopaedic trauma preclinical models allow scientists to simplify a complex clinical challenge, to understand the basic pathways starting with lower vertebrate models. Then, R&D efforts progress to higher vertebrate models to build in more complexity for translation of findings to the clinical practice.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».