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Enregistrement W2017791355 · doi:10.1089/ten.tea.2009.0346

Body Mass Index Is More Predictive of Progenitor Number in Bone Marrow Stromal Cell Population Than Age in Men: Expanding the Predictors of the Progenitor Compartment

2009· article· en· W2017791355 sur OpenAlexaff
Roseleen McCann, David Marsh, Alan Horner, Susan Clarke

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSmith and Nephew
Mots-clésBone marrowStromal cellProgenitor cellStem cellPopulationMedicineMesenchymal stem cellPathologyInternal medicineAndrologyBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has focused on in vitro expansion of bone marrow stromal cells with the aim of developing cell-based therapies or tissue-engineered constructs. There is debate over whether there is a reduction in stem cells/osteoprogenitors in the bone marrow compartment with increasing age. The aim of this study was to investigate patient factors that affect the progenitor pool in bone marrow samples. Six milliliters of marrow aspirate was obtained from the femoral canal of 38 primary hip replacement patients (aged 28-91). Outcome measures were total nucleated cell count, colony-forming efficiency, alkaline phosphatase expression, and expression of stem cell markers. There was a nonsignificant negative correlation between age and both colony-forming efficiency and stem cell marker expression. However, body mass index showed a positive, significant correlation with colony area and number in men-accounting for up to 75% of the variation. In conclusion, body mass index, not age, was highly predictive of the number of progenitors found in bone marrow, and this relationship was sex specific. These results may inform the clinician's treatment choice when considering bone marrow-based therapies. Further, it highlights the need to widen research into patient factors that affect the adult stem cell population beyond age and reinforces the need to consider sexes separately.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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