The challenges of translating stem cells for spinal cord injury and related disorders: what are the barriers and opportunities?
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell therapies have significant potential to treat spinal cord injury (SCI), but it remains difficult to translate these therapies from 'bench to bedside'. Identifying barriers to translation and understanding how these barriers are viewed by stakeholders in the field of stem cell research are key steps to clinical translation. The Stem Cell Global Blueprint Conference, held in Toronto (ON, Canada) presented a unique opportunity to analyze the perspectives of multiple stakeholders on the future of stem cell therapies for SCI treatment. This article is an analysis of data collected at the conference, including a consensus-building process and pre- and in-conference questionnaires. The authors used these data to assess current perceptions of stem cell research and compared the findings with the literature. The authors identified the major barriers according to a wide range of stakeholders and what strategies they suggested to overcome these obstacles, with the aim of forwarding discussion on stem cell research. It is not a systematic review of the area, but rather a presentation of expert opinion with literature citations to give context and support to their arguments and suggestions. The authors believe that the international SCI community is ready for larger-scale clinical translation, which will require the continued cooperation of all stakeholders in the stem cell and SCI communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».