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Enregistrement W1511389583 · doi:10.5772/18874

Electrical Stimulation in Tissue Regeneration

2011· book-chapter· en· W1511389583 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital Saint-François d'Assise
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)StimulationBiomedical engineeringNeuroscienceBiologyMedicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

That human body generates biological electric field and current is a well-known natural phenomenon. In 1983, electrical potentials ranging between 10 and 60 mV at various locations of the human body were measured by Barker (Foulds & Barker, 1983), who also located the so-called epidermal or skin “battery” inside the living layer of the epidermis. Naturally occurred electrical field in human body was also reviewed in 1993 (Zipse, 1993). Bioelectricity is inherent in wound healing. An injury potential occurs in the form of a steady direct current (DC) electric field (EF) when a wound is created. This endogenous EF has been shown to guide cell migration to sprout directly toward the wound edge. On the other hand, wound healing is compromised when the EF is inhibited. McCaig et al. (McCaig et al., 2005) revealed that electrical events induced by injury potential could persist for a long time and present across hundreds of microns rather than be confined to the immediate vicinity of the cell membrane. Moreover, a voltage gradient called “action potential” across cell membrane is known to trigger cells to transmit signals and secrete hormones. The electrical resistivity of biological tissues obviously varies due to the variation in tissue composition, such as tissue type and density, cell membrane permeability, and electrolyte content. The resistivity of these biological tissues has been measured by means of bioelectrical impedance analysis (BIA). When nutritional and metabolic disorders occur, the electrical properties of certain tissues become abnormal. BIA has therefore been used to diagnose human organ malfunctions. However, it remains difficult to delineate living tissue, such as bone tissue, because this tissue is a composite material that is anisotropic in structure and inhomogeneous in composition. For example, in 1975, Liboff (Liboff et al., 1975) reported a resistance ranging widely from 0.7 to 1 × 105 ohm/cm in human tibia. Recent advances in computed three-dimensional microtomography (microCT) now enable us to clarify the interrelationships between the electrical properties and the microstructures of human bone. The electrical property of bones varies widely caused by many factors such as the unevenly distributed and electrolyte-filled pores, moisture content, pH and conductivity of the immersing fluid. Nevertheless, it remains both essential and possible to normalize the resistance and the capacitance of different bone types. Electrical measurements provide a tool for the rapid quantitative diagnosis of bone

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,948

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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