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World File Search System韧带
在2B期临床试验中，使用新型药物基因组生物标志物在抗治疗抑郁症（TRD）中富含对韧带的反应者（ENLI
鉴于患者药物反应的多样性•遗传生物标志物可能识别出响应式亚群•由于异质性研究人群，先前的CNS药物试验可能失败了。
引用：Javvaji A，Kashyap A，Carroll KM，Merritt W，Albert V等。 （2024）在急性前交叉韧带I
目的：本报告的目的是介绍在竞争性网球运动员中急性前交叉韧带（ACL）撕裂中对干细胞注射的成功治疗。案例：一名55岁的竞争性男性网球运动员出现了急性的左膝骨撕裂。伤害发生在竞争激烈的网球场比赛中。患者的MRI诊断为急性ACL撕裂。患者每周进行三次物理治疗，持续12周，但是，患者继续发作不稳定，无法进行。在保守治疗失败后，患者在超声指导下在国际干细胞医疗中心相隔一个月，在超声指导下接受了5000万个人脐带间充质干细胞（HUC-MSC）的三种不同的干细胞。与治疗相结合，患者每周继续进行家庭物理治疗计划3-4次，其中包括本体感受和跑步机行走。结果：患者在改善MRI发现和疼痛的显着减轻以及活动水平的显着减轻中，显而易见的恢复是显而易见的，进一步强调了取得的积极结果。结论：该病例报告认识到HUC-MSC在愈合ACL泪液中的潜在作用。有必要进一步探索其在非手术方法中的应用。
辅助激光应用对牙周韧带干细胞的影响
牙周炎是一种主要特征的，其特征是炎症和细菌和内毒素的相互作用，影响牙周的软组织和硬组织。该疾病导致了显着的细胞损伤和组织损失，最终导致骨质流失（Hajishengallis，2022; Zenobia and Darveau，2022; Vitkov等，2023）。硬组织损失的程度决定了治疗策略；然而，机械清创术仍然是牙周处理的基石，该牙周处理将牙周炎症状态转化为解决状态（Albeshri和Greenstein，2022； Laleman等，2022）。牙周治疗不仅涉及从患病的牙齿支撑组织中消除炎症和细菌成分，而且还包括在可及的病例中的再生牙周结构的再生，这些病例可作为组织工程原理的基础，这些原理使适当细胞的应用，生长因子和cackaffolds and cackaffolds tavavelli tavelli et al。（2022），Yi等。（2022），Sopi等。（2023）。牙科干细胞由于其独特的干性，迁移，分化和免疫调节特性而被视为再生的潜在药物（Nagata等，2022; Sun等，2023）。气孔知请干细胞被放置在不同的壁ni中，可以根据口服复合物中的位置进一步将其分为牙齿和牙周干细胞（Ponnaiyan等，2022；Alarcón-Apablaza等，2023）。最近，研究表明，牙周韧带干细胞本质上是间质且位于牙周韧带内的，提供了实质性的
前交叉韧带损伤的治疗
本临床实践指南 (CPG) 由医生志愿临床实践指南开发小组根据对现有科学和临床信息以及公认的治疗和/或诊断方法的正式系统审查而制定。本临床实践指南并非固定方案，因为有些患者可能需要更多或更少的治疗或不同的诊断方法。临床患者可能不一定与临床试验中的患者相同。考虑到个别患者的具体临床情况，患者护理和治疗应始终基于临床医生的独立医疗判断。
使用新型自动化机器学习诊断工具通过 MRI 检测颈椎后纵韧带骨化
目的目前，CT 被认为是诊断后纵韧带骨化 (OPLL) 的金标准。本研究的目的是开发人工智能 (AI) 软件和一个经过验证的模型，用于在 MRI 上识别和表示颈椎 OPLL (C-OPLL)，从而无需进行脊柱 CT 检查。方法对一家三级转诊医院在 36 个月内（2017 年 1 月至 2020 年 7 月之间）因任何临床指征而接受颈部 CT 和 MRI 检查的所有成年患者的连续影像学研究进行回顾性评估。C-OPLL 由一组神经外科医生和一名神经放射科医生确定。然后使用 MATLAB 软件创建一个用于诊断 C-OPLL 的 AI 工具，该方法使用卷积神经网络方法识别 MR 图像上的特征。进行了一项读者研究，以使用标准测试性能指标将 AI 模型的性能与诊断面板的性能进行比较。使用 Cohen 的 kappa 评分评估观察者之间的差异。结果 900 名连续患者被发现有资格接受放射学评估，其中 65 名被确诊为 C-OPLL 携带者。利用 MRI 图像的 AI 模型能够准确分割椎体、PLL 和椎间盘复合体，并检测出 C-OPLL 携带者。AI 模型又识别出了 5 名最初未被发现的 C-OPLL 患者。基于 MRI 的 AI 模型的性能为敏感性为 85%、特异性为 98%、阴性预测值为 98% 和阳性预测值为 85%。该模型的总体准确率为 98%，kappa 得分为 0.917。结论 本研究开发的新型 AI 软件对于在 MRI 上识别 C-OPLL 具有高度特异性，无需使用 CT。该模型可以避免进行 CT 扫描，同时保持足够的诊断准确性。随着进一步发展，这种基于 MRI 的 AI 模型有可能辅助诊断各种脊柱疾病，并且其自动化层可能为 C-OPLL 的 MRI 特定诊断标准奠定基础。
前交叉韧带重建后康复的阿斯帕尔临床实践指南
摘要本指南的制定是为了为前交叉韧带重建（ACLR）提供临床实践的依据，并根据研究与评估II（同意II）仪器的评估并使用建议，评估，开发和评估（评估和评估（等级）方法的评估。一个指南开发小组系统地搜索和审查了使用随机临床试验和系统评价的证据，以评估康复干预措施的有效性，并指导临床医生和患者对ACLR后最佳康复方案的含义进行指导。ACLR康复期间的指南针对患者，并研究了对物理治疗师的可用干预措施的有效性，单独或合并（例如，运动，模态，客观进步标准）。运动干预措施应被视为ACLR康复的中流。然而，几乎没有证据表明运动和/或锻炼强度和结果强度之间的剂量反应关系。在康复的早期阶段，当疼痛，肿胀和运动范围内的局限性时，物理治疗方式可以作为辅助手段。在早期增加方式可以允许早期无痛的运动康复开始。返回跑步并返回培训/活动是ACLR后康复的关键里程碑。但是，没有证据表明应使用哪种进展或出院标准。本指南还强调了以前未报告的ACLR管理的几个新元素。虽然大多数康复组成部分的确定性非常低，但本指南中提供的大多数建议是由专家临床医生同意的。
使用移动应用程序评估健康和前交叉韧带重建后参与者的膝外翻的可靠性和有效性
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前交叉韧带重建患者和对照组对膝关节本体感觉任务的大脑反应
前交叉韧带 (ACL) 损伤后，膝关节本体感觉缺陷和神经可塑性已被证实。然而，关于大脑对膝关节本体感觉任务的反应以及 ACL 损伤的影响的证据很少。这项研究旨在确定与膝关节本体感觉相关的大脑区域，以及 ACL 重建患者的相关大脑反应是否与无症状对照组不同。21 名右膝 (n = 10) 或左膝 (n = 11) 接受单侧 ACL 重建（平均术后 23 个月）的患者，以及 19 名性别、年龄、身高、体重和当前活动水平匹配的对照组 (CTRL)，在同时进行功能性磁共振成像 (fMRI) 的同时进行了膝关节位置感 (JPS) 测试。集成运动捕捉提供实时膝关节运动学以激活测试指令，并提供准确的膝关节角度以获得 JPS 结果。膝关节角度重现过程中招募的大脑区域包括体感皮质、前额皮质和岛叶。各组之间的大脑反应和 JPS 误差均无差异，但各组之间的显著相关性表明，误差越大，同侧前扣带回 ( r = 0.476, P = 0.009)、缘上回 ( r = 0.395, P = 0.034) 和岛叶 ( r = 0.474, P = 0.008) 的反应就越大。这是第一项使用 fMRI 捕捉与可量化膝关节 JPS 相关的大脑反应的研究。激活的大脑区域以前与感觉运动过程、身体图式和内感受有关。我们的创新范例有助于指导未来研究大脑对下肢本体感觉的反应。
利用人工智能预测后纵韧带骨化进展并验证其准确性
1) Kawaguchi Y, Urushisaki A, Seki S, Hori T, Asanuma Y, Kimura T. 骨化评估
Nasseri，A.，D。G. Lloyd，A。L. Bryant，J。Headrick，T。A. Sayer和D. J. Saxby。动态Moto 期间前交叉韧带的机理Nasseri，A.，D。G. Lloyd，A。L. Bryant，J。Headrick，T。A. Sayer和D. J. Saxby。动态Moto
Nasseri，A.，D。G. Lloyd，A。L. Bryant，J。Headrick，T。A. Sayer和D. J. Saxby。 动态运动任务期间前交叉韧带负荷的机制。 Med。 SCI。 运动练习。 ，卷。 53，编号 6，pp。 1235 - 1244，2021。 简介：本研究确定了使用经过验证的计算模型在标准化的降落地面跳跃任务中，在标准化的落水式跳跃任务中确定了前交叉韧带（ACL）力及其贡献者。 方法：在健康的娱乐活动女性执行的动态任务中，收集了八个跨膝盖肌肉的三维全身运动学，地面反应力和肌肉激活模式（n = 24）。 这些数据用于合并的神经肌肉骨骼和ACL力模型，以确定下肢肌肉和ACL力。 结果：在下降地面上下跳跃期间，ACL力量（2.3±0.5体重）在约14％处观察到。 ACL力主要通过矢状平面产生，肌肉是ACL载荷的主要来源。 主要的ACL拮抗剂（即装载机）是胃内部和股四头肌，而腿筋是主要的ACL激动剂（即支持者）。 结论：结合神经肌肉骨骼和ACL力模型，在充满挑战的运动任务中确定了肌肉在ACL负载和支撑中的作用。 结果强调了ACL载荷中胃肠痛的重要性，在预防ACL损伤和康复过程中，这可以被认为更为突出。Nasseri，A.，D。G. Lloyd，A。L. Bryant，J。Headrick，T。A. Sayer和D. J. Saxby。动态运动任务期间前交叉韧带负荷的机制。Med。SCI。 运动练习。 ，卷。 53，编号 6，pp。 1235 - 1244，2021。 简介：本研究确定了使用经过验证的计算模型在标准化的降落地面跳跃任务中，在标准化的落水式跳跃任务中确定了前交叉韧带（ACL）力及其贡献者。 方法：在健康的娱乐活动女性执行的动态任务中，收集了八个跨膝盖肌肉的三维全身运动学，地面反应力和肌肉激活模式（n = 24）。 这些数据用于合并的神经肌肉骨骼和ACL力模型，以确定下肢肌肉和ACL力。 结果：在下降地面上下跳跃期间，ACL力量（2.3±0.5体重）在约14％处观察到。 ACL力主要通过矢状平面产生，肌肉是ACL载荷的主要来源。 主要的ACL拮抗剂（即装载机）是胃内部和股四头肌，而腿筋是主要的ACL激动剂（即支持者）。 结论：结合神经肌肉骨骼和ACL力模型，在充满挑战的运动任务中确定了肌肉在ACL负载和支撑中的作用。 结果强调了ACL载荷中胃肠痛的重要性，在预防ACL损伤和康复过程中，这可以被认为更为突出。SCI。运动练习。，卷。53，编号6，pp。1235 - 1244，2021。简介：本研究确定了使用经过验证的计算模型在标准化的降落地面跳跃任务中，在标准化的落水式跳跃任务中确定了前交叉韧带（ACL）力及其贡献者。方法：在健康的娱乐活动女性执行的动态任务中，收集了八个跨膝盖肌肉的三维全身运动学，地面反应力和肌肉激活模式（n = 24）。这些数据用于合并的神经肌肉骨骼和ACL力模型，以确定下肢肌肉和ACL力。结果：在下降地面上下跳跃期间，ACL力量（2.3±0.5体重）在约14％处观察到。ACL力主要通过矢状平面产生，肌肉是ACL载荷的主要来源。主要的ACL拮抗剂（即装载机）是胃内部和股四头肌，而腿筋是主要的ACL激动剂（即支持者）。结论：结合神经肌肉骨骼和ACL力模型，在充满挑战的运动任务中确定了肌肉在ACL负载和支撑中的作用。结果强调了ACL载荷中胃肠痛的重要性，在预防ACL损伤和康复过程中，这可以被认为更为突出。关键词：前交叉韧带负荷，运动损伤，肌肉骨骼建模，计算模型R