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Enregistrement W1988741595 · doi:10.1021/nn503719n

Shear-Thinning Nanocomposite Hydrogels for the Treatment of Hemorrhage

2014· article· en· W1988741595 sur OpenAlexfundno aff
Akhilesh K. Gaharwar, Reginald K. Avery, Alexander Assmann, Arghya Paul, Gareth H. McKinley, Ali Khademhosseini, Bradley D. Olsen

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemostasis and retained surgical items
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryArmy Research OfficeHealth CanadaU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of General Medical SciencesDeutsche Herzstiftung
Mots-clésHemostasisSelf-healing hydrogelsHemostatMaterials scienceBiomedical engineeringFibrinNanocompositeGelatinShear thinningBiocompatible materialNanotechnologyComposite materialSurgeryMedicineChemistryRheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal hemorrhaging is a leading cause of death after traumatic injury on the battlefield. Although several surgical approaches such as the use of fibrin glue and tissue adhesive have been commercialized to achieve hemostasis, these approaches are difficult to employ on the battlefield and cannot be used for incompressible wounds. Here, we present shear-thinning nanocomposite hydrogels composed of synthetic silicate nanoplatelets and gelatin as injectable hemostatic agents. These materials are demonstrated to decrease in vitro blood clotting times by 77%, and to form stable clot-gel systems. In vivo tests indicated that the nanocomposites are biocompatible and capable of promoting hemostasis in an otherwise lethal liver laceration. The combination of injectability, rapid mechanical recovery, physiological stability, and the ability to promote coagulation result in a hemostat for treating incompressible wounds in out-of-hospital, emergency conditions.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations399
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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