A dual-phase biologic augmentation of rotator cuff healing in a preclinical rat model using interleukin-17F and low-dose lithium
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rotator cuff tendon tears are a common cause of shoulder dysfunction in adults. Yet, impaired healing continues to result in higher failure rates after surgical repair resulting in patient dysfunction and prolonged recovery. This has spurred increased investigation of biologic augmentation to improve tendon healing. This study examines the outcome of peritendinous interleukin-17F (IL-17F) administration and oral low-dose lithium carbonate (Li) on rotator cuff healing following acute surgical repair in a rat model. Methods: Treatment group included an open supraspinatus peel and repair followed by a local injection of IL-17F at the bone-tendon interface and a 7-day course of oral Li. Control rats received no additional intervention before surgical closure. Evaluation of healing was then preformed using MRI imaging, biomechanical testing, and histological analysis at the bone-tendon interface. Results: < .001), and increased histologic organization of fibroblasts compared to controls. These findings are consistent with an increase in biomechanical stiffness. Conclusion: We demonstrated that the combined treatment of IL-17F and oral low-dose lithium improved rotator cuff tendon healing quality following acute surgical repair in a rat model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».