The accordion technique did not improve bone healing in a mouse model of distraction osteogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Distraction osteogenesis (DO) is a valuable surgical method for limb lengthening and bone defect correction, but its lengthy consolidation phase presents challenges. The accordion technique (AT), involving compression and distraction of bone segments, has shown potential for enhancing healing. This study aimed to investigate the effectiveness of the AT conducted at three different time points (distraction phase, early consolidation phase, or late consolidation phase) compared to conventional DO in a mouse osteotomy model. Healing was evaluated using in vivo microCT, histology, and computational modeling. Results showed that bridging frequency, BV, and callus tissue composition were similar between conventional DO and late consolidation AT. In contrast, distraction phase AT led to delayed healing at day 15 with a 72% reduction in BV compared to DO, but no significant differences by the endpoint. Early consolidation AT showed significantly impaired healing compared to DO, with only 29% of mice achieving bony bridging, and significantly reduced bone marrow area of the endpoint callus. In silico modeling was generally predictive of in vivo findings and suggested that application of the AT during early consolidation results in destruction of newly-formed vascular tissue. Overall, no benefit was observed for the AT compared to conventional DO with the parameters employed in this study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».