The Effect of Low-Intensity Pulsed Ultrasound on Temporomandibular Joint Arthritis in Juvenile Rats
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile idiopathic arthritis is an inflammatory disease that can affect the temporomandibular joint (TMJ) and lower jaw growth. Better treatment options are needed, so this study investigated the effect of low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) on TMJ arthritis. Seventy-two 3-week-old male Wistar rats were in vivo microcomputed tomography (micro-CT) scanned and divided into eight groups (n = 9). These groups were Group 1—TMJ arthritis and immediate LIPUS treatment (20 min/day, 4 weeks); Group 2—immediate LIPUS treatment and no TMJ arthritis; Group 3—TMJ arthritis and no LIPUS; Group 4—no TMJ arthritis and no LIPUS; Group 5—TMJ arthritis and LIPUS treatment with a delayed start by 4 weeks; Group 6—Delayed LIPUS and no TMJ arthritis; Group 7—TMJ arthritis and no (delayed) LIPUS; and Group 8—no TMJ arthritis and no (delayed) LIPUS. Ex vivo micro-CT scanning was completed, and samples were prepared for tissue analysis. Synovitis was observed in the TMJ arthritis (collagen-induced arthritis [CIA]) groups, but the severity appeared greater in the groups without LIPUS treatment. Fibrocartilage and hypertrophic cell layer thicknesses in the CIA group without LIPUS treatment were significantly greater (p < 0.05). Proteoglycan staining appeared greater in the LIPUS groups. Immediate LIPUS treatment increased the expression of type II collagen, type X collagen, and transforming growth factor-beta 1 (TGF-β1) immunostaining, and CIA (no LIPUS) increased MMP-13, vascular endothelial growth factor, and interleukin-1 beta (IL-1β) immunostaining. LIPUS treatment prevented growth disturbances observed in the CIA groups (no LIPUS) (p < 0.005). Our results have contributed to the understanding of the uses and limitations of the CIA juvenile rat model and have demonstrated the effects of LIPUS on the TMJ and mandibular growth. This information will help in designing future studies for investigating LIPUS and TMJ arthritis, leading to the development of new treatment options for children with juvenile arthritis in their TMJs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».