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Enregistrement W1857592663 · doi:10.1002/jbm.b.33358

Viscoelasticity of hyaluronic acid‐gelatin hydrogels for vocal fold tissue engineering

2015· article· en· W1857592663 sur OpenAlexaff
Siavash Kazemirad, Hossein K. Heris, Luc Mongeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésSelf-healing hydrogelsViscoelasticityHyaluronic acidMaterials scienceTissue engineeringGelatinBiomaterialDynamic modulusDynamic mechanical analysisBiomedical engineeringComposite materialChemical engineeringPolymer chemistryPolymerChemistryNanotechnologyAnatomyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crosslinked injectable hyaluronic acid (HA)-gelatin (Ge) hydrogels have remarkable viscoelastic and biological properties for vocal fold tissue engineering. Patient-specific tuning of the viscoelastic properties of this injectable biomaterial could improve tissue regeneration. The frequency-dependent viscoelasticity of crosslinked HA-Ge hydrogels was measured as a function of the concentration of HA, Ge, and crosslinker. Synthetic extracellular matrix hydrogels were fabricated using thiol-modified HA and Ge, and crosslinked by poly(ethylene glycol) diacrylate. A recently developed characterization method based on Rayleigh wave propagation was used to quantify the frequency-dependent viscoelastic properties of these hydrogels, including shear storage and loss moduli, over a broad frequency range; that is, from 40 to 4000 Hz. The viscoelastic properties of the hydrogels increased with frequency. The storage and loss moduli values and the rate of increase with frequency varied with the concentrations of the constituents. The range of the viscoelastic properties of the hydrogels was within that of human vocal fold tissue obtained from in vivo and ex vivo measurements. Frequency-dependent parametric relations were obtained using a linear least-squares regression. The results are useful to better fine-tune the storage and loss moduli of HA-Ge hydrogels by varying the concentrations of the constituents for use in patient-specific treatments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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