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World File Search System骨关节炎
重塑骨关节炎治疗的干细胞突破
比利人小组的流行病学研究有些矛盾，因为一些患有三个或更多儿童的妇女在较大的时候就不太可能被诊断出患有阿尔茨海默氏病[31]。这项研究中的数据并没有区分这些妇女中儿童的性别。Schelbaum及其同事研究中年痴呆症风险的脑MRI生物标志物，以及它们与生殖史的关联。他们研究了受阿尔茨海默氏病影响最大的大脑区域中的灰质体积，尤其是前节，时间和额叶区域。结果表明，较长的生殖跨度，更高的儿童（未指定性别）和激素治疗的使用与较大的灰质体积呈正相关，这些灰质体积可能抵消高龄的神经变性[32]。
血小板传播在骨关节炎中的作用
骨关节炎（OA）是一种普遍的慢性变性关节疾病，其特征是软骨变性，关节炎症和疼痛。OA的发病机理仍然不清楚。在促成OA的各种因素中，细胞外基质（ECM）蛋白，尤其是血小板传播（TSP）的作用引起了极大的关注。TSP是多功能细胞外基质糖蛋白的家族，已知参与许多生理和病理学过程，包括细胞粘附，迁移，分化，血管生成，血管生成以及突触发生通过细胞细胞和细胞 - 基质相互作用。在这篇综述中，我们提供了OA发病机理中对TSP蛋白的当前理解的摘要，包括它们对软骨稳态，滑膜炎症以及软骨下骨重塑和关节炎疼痛的影响。我们还回顾了支持TSP蛋白作为诊断生物标志物和治疗靶标的潜力的证据，重点是最近的软骨再生，基因递送治疗和疼痛管理的进展。考虑到TSP蛋白在维持关节稳态的多方面作用，TSP蛋白出现为OA的有希望的治疗靶标。
在骨关节炎研究中使用机器学习
摘要目的这篇系统文献综述的目的是提供对机器学习（ML）在骨关节炎（OA）临床护理中的使用（ML）的全面概述。方法，使用带有关键词和网格术语的Medline PubMed于2021年7月进行了系统文献综述。对于每份选定的文章，收集了患者的数量，使用的ML算法，分析的数据类型，验证方法和数据可用性。从1148片筛选的文章中进行了46个结果，并分析了46篇；大多数是在2017年以后出版的。十二篇文章与诊断有关，7与预测相关，4与表型有关，12至严重程度为11，而进展为11。包括18至5749的患者人数。总体而言，有35％的文章描述了深度学习的使用和74％的成像分析。总共85％的物品涉及膝盖OA和15％的髋关节OA。没有研究研究手OA。 大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。 数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。 仅在7％的文章中提供了外部验证。 结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。没有研究研究手OA。大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。仅在7％的文章中提供了外部验证。结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。
激光针灸治疗骨关节炎的疗效和安全性
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日常习惯、疾病、药物和膝骨关节炎
结果：我们的研究结果揭示了多种因素与 KOA 之间存在显著的因果关系。与看电视的时间（OR = 4.038；95% CI：1.859 – 8.770；P = 4.192E-04）、朋友/家人拜访的频率（OR = 0.415；95% CI：0.219 – 0.788；P = 7.174E-03）、吸烟史（OR = 0.781；95% CI：0.663 – 0.921；P = 3.235E-03）、胃食管反流病 (GERD)（OR = 1.519；95% CI：1.244 – 1.856；P = 4.183E-05）、高胆固醇血症（OR = 0.498；95% CI：0.290 – 0.855；P = 0.011)、甲状腺功能减退（OR = 1.048；95% CI：1.013 – 1.084；P = 6.645E-03）、使用抗血栓药物（OR = 0.892；95% CI：0.816 – 0.976；P = 0.013）、他汀类药物（OR = 0.956；95% CI：0.916 – 0.998；P = 0.041）及甲状腺制剂（OR = 1.042；95% CI：1.014 – 1.071；P = 2.974E-03）与 KOA 的关系。具体而言，KOA 与较长时间看电视、GERD、甲状腺功能减退和甲状腺制剂呈正相关，但与更频繁的朋友或家人探访、吸烟史、高胆固醇血症、抗血栓药物和他汀类药物呈负相关。敏感性分析表明这些研究中没有显著的多效性（P > 0.05）。
骨关节炎中的靶向和响应性生物材料
骨关节炎（OA）是一种以关节软骨损失和慢性炎症为特征的退行性疾病，涉及多种细胞功能障碍和组织病变。关节内无血管环境和致密的软骨基质往往会阻碍药物渗透，导致药物生物利用度低。人们希望开发更安全、更有效的OA治疗方法，以应对未来世界人口老龄化的挑战。生物材料在提高药物靶向性、延长作用时间和实现精准治疗方面取得了令人满意的效果。本文回顾了目前对OA病理机制和临床治疗困境的基本认识，总结和讨论了不同类型的靶向和响应性生物材料在OA中的进展，旨在为OA的治疗提供新的视角。随后，分析了临床转化和生物安全性的局限性和挑战，以指导未来OA治疗策略的发展。随着精准医疗需求的不断增加，基于组织靶向和控释的新兴多功能生物材料将成为OA管理中不可替代的一部分。
靶向药物输送治疗骨关节炎的最新进展
骨关节炎 (OA)、类风湿性关节炎 (RA) 和腰痛等肌肉骨骼疾病是全球第二大致残原因，给社会带来了沉重的生理和经济负担 [1,2]。这类疾病的特点是组织退化和炎症活动，可导致慢性疼痛和严重的关节损伤 [3]。具体而言，骨关节炎关节因其承重特性，最容易受到关节软骨退化和滑膜炎症的影响，久而久之会导致关节功能和活动能力丧失。炎性细胞因子[如白细胞介素 (IL)-1、IL-6、肿瘤坏死因子 α (TNF α )] 和降解酶[如基质金属蛋白酶 (MMP)13、具有血小板反应蛋白基序 5 的解整合素金属蛋白酶 (ADAMTS5)] 等生物因素的过度表达会加速骨关节炎的进展，尤其是在关节损伤的情况下 [4]。软骨的无血管特性限制了其自我再生能力；因此需要及时的治疗干预来修复组织并抑制病情进一步进展 [5]。
骨关节炎疼痛中的大脑灰质异常
摘要 骨关节炎 (OA) 疼痛与大脑特性之间的相互作用仍知之甚少，尽管解剖学和功能性神经影像学研究表明，OA 与其他慢性疼痛疾病类似，可能会影响大脑特性，并且部分由大脑特性决定。在这里，我们研究了计划接受全关节置换手术的 OA 患者的大脑灰质 (GM) 特性。我们检验了以下假设：与健康对照组相比，髋部 OA (HOA) 和膝部 OA (KOA) 患者的大脑区域 GM 体积不同，而且这些特性与 OA 疼痛有关。基于体素的形态测量组对比显示只有 HOA 的前扣带回 GM 体积较低。当我们重新调整大脑（翻转）以检查 OA 疼痛对侧的半球时，KOA 和 HOA 的中央前 GM 体积较低，另外 5 个大脑区域在各组之间显示出扭曲。然而，这些 GM 变化并未反映临床参数。接下来，我们将大脑细分为更大的区域，近似于布罗德曼区域，并进行单变量和基于机器学习的多变量对比。单变量分析近似于基于体素的形态测量结果。我们的多变量模型区分了 KOA 和对照组，在 KOA 保留样本中得到验证，并推广到 HOA。KOA 中的多变量模型与神经性 OA 疼痛有关，但 HOA 则不然。这些结果被映射到术语空间（使用 Neurosynth），提供了 OA 中大脑解剖扭曲的荟萃分析摘要。我们的结果表明 OA 中的皮质解剖差异比以前报道的更细微，也强调了 OA 疼痛（即其神经性成分）与 OA 大脑解剖结构之间的相互作用。
AI-KOA – 借助人工智能更好地诊断膝骨关节炎
超过 700,000 名丹麦人患有膝关节骨关节炎，导致医疗服务消耗增加、工作和功能能力下降、病假增多。对放射学检查的需求不断增长 - 以及由此给放射科医生带来的资源压力 - 意味着需要对放射科医生必须分析的图像进行持续的优先排序。在实践中，这意味着膝关节X光片通常仅由转诊医生评估，而转诊医生可能阅读X光片的经验有限。其结果是诊断质量发生变化，并且每年增加约。增加 10% 的 MRI 和 CT 扫描，其中许多都是不必要的。
