Progress in the development of a corneal replacement: keratoprostheses and tissue-engineered corneas
Notice bibliographique
Résumé
Rapid progress has been made in the past 5 years in the development of corneal replacements. Traditionally they are divided into two categories, keratoprostheses and tissue-engineered corneal equivalents, as replacement tissues are increasingly in demand worldwide. There are currently several different keratoprosthesis models in clinical use around the world. The most popular and most widely publicized is the AlphaCor model, which has enjoyed significant clinical success. However, improvements remain to be made, and the aim of most of the current research is to better understand the interactions between a synthetic material and the surrounding biology on a more fundamental level. This improved understanding will no doubt lead to improvements in current models and to the development of new models in the near future. While tissue-engineered corneal equivalents have been under investigation for considerably less time, there is growing evidence to suggest that a tissue-engineered corneal equivalent comprised of primarily natural materials will exist in the not too distant future. Research groups have reported strong in vitro and in vivo results. The strength of the collagen matrix and its ability to support cell infiltration have been the primary avenues of research. Various collagen crosslinking techniques have been used. Infiltration of three major cells of the cornea has been observed. Most importantly, the ability of these materials to support nerve ingrowth has been demonstrated. While challenges remain with both types of corneal replacements, the considerable progress in the recent past suggests that reliable implants for the treatment of a variety of corneal diseases will be available. This review will provide an overview of recent results, and will provide insight into the future of research on corneal replacements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».