Animal models used in meniscal repair research from ex vivo to in vivo: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review, registered with Prospero, aims to identify an optimal animal model for meniscus repair research, moving from ex vivo experimentation to in vivo studies. Data sources included PubMed, Medline, all Evidence-Based Medicine Reviews, Web of Science, and Embase searched in March 2023. Studies were screened using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Extracted data including animal model, type of experiment, type of tear, surgical techniques, and measured outcomes, were recorded, reviewed, and analyzed by four independent reviewers. The SYstematic Review Centre for Laboratory animal Experimentation (SYRCLE) Rob tool was used for critical appraisal and risk of bias assessment. Out of 11,719 studies, 72 manuscripts were included for data extraction and analysis; 41 ex vivo extra-articular studies, 20 ex vivo intra-articular studies, and only 11 in vivo studies. Six animal models were employed: porcine, bovine, lapine, caprine, canine, and ovine. Longitudinal lesions were the most frequently studied tear pattern and sutures the most common repair technique. Studied outcomes focused mainly on biomechanical assessments and gross observations. This systematic review can guide researchers in their choice of animal model for meniscus repair research; it highlighted the strengths of the porcine, caprine, and bovine models for ex vivo cadaveric studies, while the porcine and caprine models were found to be more suited to in vivo studies due to their similarities with human anatomy. Research teams should familiarize themselves with the advantages and disadvantages of various animal models before initiating protocols to improve standardization in the field.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».