Growth differentiation factor 5 improves meniscal healing in a pilot study on rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Meniscus injuries are common, but failed repairs remain an issue. The aim of this study was to demonstrate, in an in vivo rat model, the ability of growth differentiation factor 5 (GDF5) to improve meniscal tear healing. Methods Eight Lewis rats (four females and four males) underwent radial tear of the medial meniscus on the right knee. There were two post‐operative treatments: the GDF5 group ( n = 4) received 0.1 mg/mL of GDF5, and the saline group ( n = 4) a saline injection. The eight left knees were the control without surgery. Sacrifice was six weeks post‐operatively. The GDF5 and saline groups were compared according to histology and meniscus healing score (MHS) in different zones: red‐red (R‐R), red‐white (R‐W) and white‐white (W‐W). Results In the R‐R zone, the median [interquartile range, IQR] MHS was 2.5 [2–3] in the GDF5 group and 2 [1.25–2] in the saline group ( p = 0.200), and in the W‐R zone it was 2 [2–2.75] for GDF5 and 1 [1–1.75] for saline ( p = 0.047). There was no difference in the W‐W zone (median MHS under one; p = 0.686). Regardless of groups, median [IQR] MHS in R‐R (2 [2–2.75]) and R‐W zones (2 [1–2]) were significantly higher ( p < 0.001) than in the W‐W zone (0 [0–1]). MHS intraclass correlation coefficient inter‐observer was 0.88 and intra‐observer was 0.90. Conclusions GDF5 increases meniscal healing, especially in the R‐W zone, although the W‐W zone remains challenging. GFD5 is a promising factor for improving meniscus healing. The small sample size and absence of biomechanical evaluation are limitations that warrant caution when interpreting these findings. Further studies with larger sample sizes in larger animal models, combined with meniscal repair, are required to confirm these preliminary results. Study Design Animal laboratory study. Level of Evidence Level V, animal study.
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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 | 0,000 | 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 ».