Osteogenic Potential of Dental Mesenchymal Stem Cells in Preclinical Studies: A Systematic Review Using Modified ARRIVE and CONSORT Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective. Dental stem cell-based tissue engineered constructs are emerging as a promising alternative to autologous bone transfer for treating bone defects. The purpose of this review is to systematically assess the preclinical in vivo and in vitro studies which have evaluated the efficacy of dental stem cells on bone regeneration. Methods. A literature search was conducted in Ovid Medline, Embase, PubMed, and Web of Science up to October 2014. Implantation of dental stem cells in animal models for evaluating bone regeneration and/or in vitro studies demonstrating osteogenic potential of dental stem cells were included. The preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) guidelines were used to ensure the quality of the search. Modified ARRIVE (Animal research: reporting in invivo experiments) and CONSORT (Consolidated reporting of trials) were used to critically analyze the selected studies. Results. From 1914 citations, 207 full-text articles were screened and 137 studies were included in this review. Because of the heterogeneity observed in the studies selected, meta-analysis was not possible. Conclusion. Both in vivo and in vitro studies indicate the potential use of dental stem cells in bone regeneration. However well-designed randomized animal trials are needed before moving into clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».