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Enregistrement W1826163912 · doi:10.1111/j.1751-7133.2010.00145.x

Hydrogels as a Platform for Stem Cell Delivery to the Heart

2010· article· en· W1826163912 sur OpenAlexaff
Mazen Kurdi, Rony Chidiac, Caroline D. Hoemann, Fouad A. Zouein, Carlos Zgheib, George W. Booz

Notice bibliographique

RevueCongestive Heart Failure · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversité Libanaise
Mots-clésSelf-healing hydrogelsStem cellMedicineStem-cell therapyParacrine signallingHeart failureNeuroscienceCardiologyMesenchymal stem cellInternal medicineCell biologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem cell therapy offers great promise to repair the injured or failing heart. The outcomes of clinical trials to date, however, have shown that the actual benefit realized falls far short of the promise. A number of factors may explain why that is the case, but poor stem cell retention and engraftment in the hostile environment of the injured heart would seem to be a major factor. Improving stem cell retention and longevity once delivered would seem a logical means to enhance their reparative function. One way to accomplish this goal may be injectable hydrogels, which would serve to fix stem cells in place while providing a sheltering environment. Hydrogels also provide a means to allow for the paracrine factors produced by encapsulated stem cells to diffuse into the injured myocardium. Alternatively, hydrogels themselves can be used for the sustained delivery of reparative factors. Here the authors discuss chitosan-based hydrogels.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,574

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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