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Enregistrement W4392807132 · doi:10.1097/oi9.0000000000000303

Preclinical models of orthopaedic trauma: Orthopaedic Research Society (ORS) and Orthopaedic Trauma Association (OTA) symposium 2022

2024· article· en· W4392807132 sur OpenAlexaff
Patrick Wise, Augustine M. Saiz, Justin M. Haller, Joseph C. Wenke, Thomas P. Schaer, Prism Schneider, Saam Morshed, Chelsea S. Bahney

Notice bibliographique

RevueOTA International The Open Access Journal of Orthopaedic Trauma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésOrthopedic surgeryMedicineOrthopedic traumaTraumatologyAssociation (psychology)Medical physicsPsychologySurgeryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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