Mechanistic Insights and Real-World Evidence of Autologous Protein Solution (APS) in Clinical Use
Notice bibliographique
Résumé
Autologous therapies are currently being studied to determine if they can modulate the course of knee osteoarthritis symptoms and/or disease progression. One potential therapeutic target is the polarization of pro-inflammatory M1 macrophages to pro-healing M2 macrophages. The autologous therapy, Autologous Protein Solution (APS), was incubated with donor-matched human peripheral-derived macrophages for 10 days. M1 pro-inflammatory macrophages were determined by the percentage of CD80+ and M2 pro-healing macrophages were determined by CD68+ and CD163+ by epifluorescent microscopy. To determine clinical effectiveness, an APS-specific minimal clinically important improvement (MCII) using an anchor-based method was calculated in a randomized controlled trial of APS (n = 46) and then applied to a real-world registry study (n = 78) to determine the percentage of pain responders. Compared to control media, APS statistically increased the percentage of M2 macrophages and decreased the percentage of M1 macrophages, while platelet-poor plasma had no effect on polarization. In the randomized controlled trial (RCT), the MCII at the 12-month follow-up visit was calculated as 2.0 points on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain scale and 7.5 points on the WOMAC function scale. Applying this MCII to the real-world registry data, 62.5% of patients met the MCII with an average of 4.7 ± 2.5 points of improvement in pain. Autologous therapies can influence macrophage polarization and have demonstrated clinical effectiveness in a real-world patient setting.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».