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Enregistrement W6921298067 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5883850

Ligamentous injury-induced ankle instability causing posttraumatic osteoarthritis in a mouse model

2022· other· en· W6921298067 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior talofibular ligamentAnkleOsteoarthritisBalance (ability)InstabilityLigamentArthropathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study aims to explore the relationship between surgically-induced ankle instability and posttraumatic osteoarthritis (PTOA) in a mouse model, and to provide reference for clinical practice. Results Ligamentectomy was performed on 24 eight-week-old male C57BL/6 J mice, which were divided into three groups. Both the anterior talofibular ligament (ATFL) and the calcaneofibular ligament (CFL) were severed in the CFL + ATFL group, while only the CFL was removed in the CFL group. The SHAM group was set as the blank control group. A wheel-running device was used to accelerate the development of ankle osteoarthritis (OA). Balance measurement, footprint analysis, and histological analysis were used to assess the degree of ankle instability and OA. According to the balance test results, the CFL + ATFL group demonstrated the highest number of slips and the longest crossing beam time at 8 weeks postoperatively. The results of gait analysis exhibited that the CFL + ATFL group had the most significant asymmetry in stride length, stance length, and foot base width compared to the CFL and SHAM groups. The OARSI score of the CFL + ATFL group (16.7 ± 2.18) was also much higher than those of the CFL group (5.1 ± 0.96) and the SHAM group (1.6 ± 1.14). Conclusion Based on the mouse model, the findings indicate that severe ankle instability has nearly three times the chance to develop into ankle OA compared to moderate ankle instability.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,850
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8500,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,177 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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