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Enregistrement W1975449067 · doi:10.1002/jbm.a.32528

Poly(methacrylic acid‐<i>co</i>‐methyl methacrylate) beads promote vascularization and wound repair in diabetic mice

2009· article· en· W1975449067 sur OpenAlexaff
Dan C. Martin, John L. Semple, Michael V. Sefton

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVascularityMethacrylic acidBeadMethyl methacrylateMaterials scienceMethacrylateWound healingBiomedical engineeringSurgeryPolymer chemistryCopolymerMedicinePolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topical application of beads made from poly(methacrylic acid-co-methyl methacrylate) (45 mol % methacrylic acid, MAA) increased the number of blood vessels and improved 1.5 x 1.5 cm full thickness wound closure in a diabetic mouse (db/db) model. Three groups were compared: MAA beads, control poly(methyl methacrylate) beads (PMMA), and no bead blanks. MAA bead treatment significantly increased percent wound closure at all timepoints (7, 14, and 21 days) with MAA bead-treated wounds almost closed at day 21 (91 +/- 5.4% MAA vs. 79 +/- 3.2% PMMA or 76 +/- 4.8% no beads; p < 0.05). This was consistent with the expected significant increase in vascularity in the MAA group at days 7 and 14. For example at day 14, MAA bead-treated wounds had a vascular density of 22.7 +/- 2.6 vessels/hpf compared with 17.0 +/- 2.0 vessels/hpf in the PMMA bead group (p < 0.05). Epithelial gap and migration measurements suggested that the increased vascularity leads to enhanced epithelial cell migration as a principal means of wound closure. Although studies are underway to elucidate the mechanism of this angiogenic response, the results presented here support the notion that such materials, perhaps in other forms, may be useful in wound care or in other situations where vascularity is to be enhanced without the use of exogenous growth factors.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,348 · 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'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

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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