Systematic Review of Relevant Biomarkers for Human Connective Tissue Repair and Healing Outcome: Implications for Understanding Healing Processes and Design of Healing Interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The healing process following connective tissue (CT) injuries is complex, resulting in variable and often suboptimal outcomes. Patients undergoing CT repair frequently experience healing failures, compromised function, and chronic degenerative diseases. The identification of biomarkers to guide improved clinical outcomes after CT injuries remains an emerging but promising field. [Figure: see text] [Figure: see text] Design:Systematic review. DATA SOURCES: Databases, including PubMed, MEDLINE Ovid, Web of Science, and Google Scholar, were searched up to August 2024. ELIGIBILITY CRITERIA: To achieve the research objective, randomized control trials, cohort studies, and case-control studies on biomarkers associated with CT repair and healing outcomes were selected. The present analysis was confined to clinical and preclinical models, excluding imaging studies. The entire process of this systematic review adhered strictly to the guidelines outlined in the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses protocol checklist. RESULTS: A total of 1,815 studies on biomarkers of CT repair were initially identified, with 75 studies meeting eligibility criteria and 55 passing quality assessments. For biomarkers associated with CT healing outcomes, 281 studies were considered, with 30 studies meeting eligibility criteria and 24 passing quality assessments. Twenty-one overlapping studies investigated the effects of biomarkers on both CT repair and healing outcomes. Specific biomarkers identified, and ranked from highest to lowest quality, include complement factor D, eukaryotic elongation factor-2, procollagen type I N-terminal propetide, procollagen type III N-terminal propetide, lactate, pyruvate, platelet-derived growth factor-BB, tissue inhibitor of metalloproteinase-3 (TIMP-3), cysteine-rich protein-1, plastin-3, periostin, protein S100-A11, vimentin, matrix metalloproteinases (MMP-2, MMP-7, and MMP-9), hepatocyte growth factor, interferon-γ, interleukins (IL-6, IL-8, and IL-10), MMP-1, MMP-3, tumor necrosis factor-α, fibroblast growth factor-2, IL-1α, chondroitin-6-sulfate, inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain-4, transforming growth factor-beta 1, vascular endothelial growth factor, C-C chemokine receptor 7, C-C chemokine ligand 19, IL-1β, IL-1Ra, IL-12p40, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF), and TIMP-1. CONCLUSIONS: All of the 37 identified potential biomarkers demonstrated regulatory effects on CT repair and mediated healing outcomes. Notably, the identified biomarkers from human studies can potentially play an essential role in the development of targeted treatment protocols to counteract compromised healing and can also serve as predictors for detecting CT healing processes and long-term outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».