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后交叉韧带损伤的治疗
单独的后交叉韧带损伤并不常见，通常是由于胫骨近端受到向后的力量所致，导致膝关节运动和功能异常。需要进行全面的临床评估，包括病史、体格检查和影像学检查，以排除伴随的结构性膝关节损伤。没有明确的预后因素可以预测结果，理想的治疗方法仍不确定。对于单独的 I 级或 II 级后交叉韧带损伤或症状轻微或活动需求较低的患者的 III 级损伤，建议进行非手术治疗。手术治疗仅用于高要求运动员或非手术治疗失败的患者。尽管生物力学研究已经确定了单束、双束、胫骨和胫骨嵌体重建技术之间的差异，但最佳手术技术尚未确定。对于接受非手术或手术治疗的患者，没有关于固定、负重、支撑或康复方案的高质量证据。需要对同质患者群体进行额外的长期临床研究，以确定这些损伤的理想治疗方法。
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。
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
前交叉韧带重建后的护士辅助康复方案
尽管手术器械和手术技能取得了重大进步，但前交叉韧带重建（ACLR）后短期和长期结局仍然不令人满意，因为许多患者未能返回其损害前运动水平。ACL康复不足是结果不良的主要原因。 护士已成为康复过程中的关键因素。 尽管在最佳的术后康复方案方面尚无共识，但恢复肌肉力量和神经肌肉控制始终是主要目标。 本文献综述提出了旨在改善肌肉力量和神经肌肉控制的护士辅助康复方案。 审查讨论了术后康复，包括家庭康复，开放和封闭的动力学链练习，偏心和同心训练，血液流动疗法训练以及高素质训练。 每个培训方案都有其好处和缺点，应在康复的特定阶段谨慎使用。 神经肌肉训练，例如神经肌肉电刺激，神经肌肉控制运动和振动疗法，被认为是康复至关重要的。ACL康复不足是结果不良的主要原因。护士已成为康复过程中的关键因素。尽管在最佳的术后康复方案方面尚无共识，但恢复肌肉力量和神经肌肉控制始终是主要目标。本文献综述提出了旨在改善肌肉力量和神经肌肉控制的护士辅助康复方案。审查讨论了术后康复，包括家庭康复，开放和封闭的动力学链练习，偏心和同心训练，血液流动疗法训练以及高素质训练。每个培训方案都有其好处和缺点，应在康复的特定阶段谨慎使用。神经肌肉训练，例如神经肌肉电刺激，神经肌肉控制运动和振动疗法，被认为是康复至关重要的。
源自牙周韧带组织对骨形成的细胞的影响
摘要。背景/目标：最近的报道表明，在正畸力载荷期间，硬化蛋白被牙周韧带组织衍生（PDL）细胞分泌，并且分泌的硬化素会导致骨代谢。但是，详细的机制知之甚少。这项研究的目的是确定PDL细胞如何影响骨形成。材料和方法：大鼠牙周韧带组织对硬化蛋白进行免疫组织化学染色。分别检查了从大鼠牙周韧带组织，瓦尔瓦里亚和皮肤分离的培养的原代PDL细胞，成骨细胞和皮肤成纤维细胞（SFB）。成骨细胞长达21天。培养的成骨细胞。成骨细胞，用于骨gla蛋白（BGP），AXIN2和KI67表达。分析用于获得条件培养基的PDL细胞的SOST，Ectodin和Wnt1表达，并与SFBS中的表达进行比较。结果：通过免疫组织化学染色在牙周韧带组织中观察到硬化素的表达。与成骨细胞培养中的cont-CDM相比，PDL-CDM中矿化结节的形成被抑制。在PDL-CDM中，与CONT-CDM相比，成骨细胞中BGP和AXIN2的表达水平降低。在PDL细胞中，SOST和过骨质的表达水平远高于SFBS。但是，
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。
肌腱衍生的干细胞在肌腱和韧带修复中的作用：专注于组织工程师
本综述提供了对肌腱和韧带损伤的全面分析，强调了肌腱衍生的干细胞（TDSC）在组织工程中的关键作用，这是针对这些挑战性医疗状况的潜在解决方案。肌腱和韧带损伤，在运动员，老年人和劳动者中普遍存在，由于这些血管结构的内在愈合能力差而导致长期残疾和生活质量降低。生物力学下疤痕组织的形成和高射击率强调了对增强和指导再生过程的创新方法的必要性。本综述深入研究了肌腱和韧带结构和功能的复杂性，伤害的类型及其影响以及自然修复过程的局限性。特别关注TDSC在组织工程背景下的作用。TDSC，其能力分化为tenocyttes，包括用于细胞跟踪的生物相容性支架，共同培养系统，以优化肌腱骨愈合和移植愈合技术。审查还解决了移植后免疫反应性的挑战，预处理的TDSC的重要性以及水凝胶和脱细胞矩阵在支撑肌腱再生中的潜力。通过强调机械和分子刺激在TDSC分化以及当前领域的挑战中的基本作用，为未来的研究方向铺平了道路。
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。
干细胞和富含血小板的血浆，用于治疗天然发生的马肌腱和韧带损伤：系统评价和荟萃分析
治愈这些伤害所需的康复，它们通常会导致巨大的经济损失和消耗损失。保守的肌腱病和脱瘤的治疗包括长时间的休息时间（6至12个月），逐渐增加了受控的弯曲；其他疗法包括NSAID，水骨 - APY，体外冲击波疗法（ESWT）和激光疗法。生物学疗法，例如中氏茎或基质细胞（MSC）和富含血小板的血浆（PRP），在治疗马匹肌肉骨骼疾病方面已获得了很大的普及。3这些疗法已被假设以促进疾病改良作用，包括增加修复的强度，并有可能降低重枪率。4，5实验和临床研究4-7均表明PRP和MSC具有效率 - 可用于治疗肌腱病和Desmopthy。但是，研究受到小样本量和随访期的变化的限制，
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。