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Enregistrement W4416426515 · doi:10.1016/j.xrrt.2025.100618

Epigenetic alterations in rotator cuff tendinopathy and degenerative cuff tears: a systematic review

2025· article· en· W4416426515 sur OpenAlexaboutno aff
Bret Hatzinger, Dane R.G. Lind, Nick A. Felan, Benjamin B. Rothrauff, Grant J. Dornan, Johnny Huard, Peter J. Millett

Notice bibliographique

RevueJSES Reviews Reports and Techniques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCrown Family Philanthropies
Mots-clésRotator cuffEpigeneticsTendinopathyPathophysiologyCuffTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rotator cuff (RC) tendinopathy and degenerative cuff tears are common, disabling conditions with a complex molecular etiology. Furthermore, RC pathology becomes increasingly common with age, especially in the case of supraspinatus tendon injury. Concurrent with increased RC pathology during aging are epigenetic alterations, which makes the relationship between RC pathology and epigenetic alterations an area of interest. The role of epigenetics in RC pathology is still being elucidated but has potential to provide diagnostic biomarkers and therapeutic targets. We aimed to systematically review the altered epigenetic signatures and mechanisms underlying RC pathology. Methods: Four electronic databases (PubMed, Embase.com, Cochrane, and Google Scholar) were searched 27 August, 2024, for primary studies reporting on epigenetic alterations (DNA methylation, histone modifications, noncoding RNAs) in RC tendinopathy and associated atraumatic cuff tear tissue. Risk of bias and methodological quality of all included studies were assessed according to the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Of the 1,190 identified references, 39 studies were included, totaling 464 human and 641 animal model participant shoulders. We identified altered expression of 87 microRNAs, 24 of which were reported on in multiple studies, 62 long noncoding RNAs, 26 circular RNAs, 9 histone modifications or histone-modifying enzymes, and 11 genes exhibiting altered DNA methylation within the disease state. Epigenetic signatures were most commonly associated with inflammation, extracellular matrix degeneration, muscle atrophy, and fatty infiltration. We also report on 15 studies characterizing epigenetic therapeutics (5 microRNA, 1 long noncoding RNA, 3 histone-modifying enzymes, and 6 gene silencing RNA). Conclusion: Our findings indicate that epigenetic regulation may play an important role in the pathophysiology of RC tendinopathy and degenerative tear and that there is a high potential for epigenetic biomarkers and therapeutics to aid in the diagnosis, prognosis, and treatment of this condition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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