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Enregistrement W4408921388 · doi:10.1002/smll.202410060

Liposome‐Based Interventions in Knee Osteoarthritis

2025· review· en· W4408921388 sur OpenAlexfundno aff
Evgenia Mitsou, Jacob Klein

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilAzrieli FoundationIsrael Science FoundationMcCutchen Foundation
Mots-clésOsteoarthritisMedicineAdverse effectPopulationLiposomeKnee JointArticular cartilageViscosupplementationDosage formIntensive care medicinePhysical therapyPharmacologyIntra articularSurgeryPathologyAlternative medicineNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoarthritis (OA) is the most common degenerative disease of the joints, causing significant disability and socio-economic burden in the aging population. Simultaneously, however, it is a common occurrence in younger individuals, initiated by joint injuries or obesity alongside other factors. Intravenous and oral pharmaceutical OA management have both been associated with systemic adverse effects, thereby resulting in a growing interest in intra-articular (IA) treatment. IA-administered drugs circumvent the requirement for high dosage, offering immediate access to the site of interest while minimizing any unfavorable effects. Nonetheless, IA-injected drugs, administered in their free form, present low retention time in the knee joint raising the need for multiple injection dosage regimens, while their capability to target the cartilage or specific cell populations is limited. Liposomes, due to their unique characteristics and tunable nature, have proven to be excellent candidates for the management of knee OA. This review explores the last decade's research on the efficacy of various IA liposomal formulations, investigating their multifaceted properties as pharmaceutical carriers, lubricating agents, and a basis for combinatorial approaches paving the way to novel treatment solutions for OA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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