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Enregistrement W2056009313 · doi:10.1517/14712598.2011.548800

Intramuscular cell transplantation as a potential treatment of myopathies: clinical and preclinical relevant data

2011· review· en· W2056009313 sur OpenAlexaff
Daniel Skuk, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Biological Therapy · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecWilfrid Laurier UniversityCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleTransplantationMedicinePathologyBioinformaticsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Myopathies produce deficits in skeletal muscle function and, in some cases, literally progressive loss of skeletal muscles. The transplantation of cells able to differentiate into myofibers is an experimental strategy for the potential treatment of some of these diseases. AREAS COVERED: Among the two routes used to deliver cells to skeletal muscles, that is intramuscular and intravascular, this paper focuses on the intramuscular route due to our expertise and because it is the most used in animal experiments and the only tested so far in humans. Given the absence of recent reviews about clinical observations and the profusion based on mouse results, this review prioritizes observations made in humans and non-human primates. The review provides a vision of cell transplantation in myology centered on what can be learned from clinical trials and from preclinical studies in non-human primates and leading mouse studies. EXPERT OPINION: Experiments on myogenic cell transplantation in mice are essential to quickly identify potential treatments, but studies showing the possibility to scale up the methods in large mammals are indispensable to determine their applicability in humans and to design clinical protocols.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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