Novel tissue biomarker candidates to predict both deep venous thrombosis and healing outcome after Achilles tendon rupture
Notice bibliographique
Résumé
Deep venous thrombosis (DVT) and poor long-term patient outcomes frequently occur in patients with Achilles tendon rupture (ATR). Biomarkers for DVT and their possible relationship to long-term healing outcomes remain unexplored. To identify DVT biomarkers from proteomic profiles during the inflammatory and proliferative healing stages and assess their associations with one-year healing outcomes after surgical repair of ATR. A cohort of 53 patients undergoing standardized ATR repair from previous clinical trials was investigated. Intraoperative inflammatory-stage tendon biopsies were obtained from 40 patients, and tendon microdialysates from 28 patients were collected two weeks later during the proliferative stage. Liquid chromatography-tandem mass spectrometry proteomic profiles were linked to DVT status at two weeks post-surgery using ultrasonography screening and to patient-reported outcomes at one-year post-surgery. Six candidate DVT biomarkers were identified from tendon biopsies, whereof four (ABI3BP, IGKV2-40/IGKV2D-40, PCYOX1, STIP1) were associated with one-year healing outcomes. In tendon microdialysates, 43 candidate DVT biomarkers were identified, but none were associated with healing outcomes. Bioinformatic analysis revealed pathways related to heat shock response, platelet signaling, collagen and extracellular matrix metabolism, and immunoglobulins. The results support shared inflammatory-stage protein pathways in regulating venous thrombosis and reported healing outcomes, where elements of individual hypoxic tolerance and platelet signaling emerge as potential key links.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».