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Enregistrement W2120258242 · doi:10.1126/scitranslmed.3001022

A Biosynthetic Alternative to Human Donor Tissue for Inducing Corneal Regeneration: 24-Month Follow-Up of a Phase 1 Clinical Study

2010· article· en· W2120258242 sur OpenAlexaff
Per Fagerholm, Neil Lagali, Kimberley Merrett, W. Bruce Jackson, Réjean Munger, Yuwen Liu, James W. Polarek, Monica Söderqvist, May Griffith

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)MedicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corneas from human donors are used to replace damaged tissue and treat corneal blindness, but there is a severe worldwide shortage of donor corneas. We conducted a phase 1 clinical study in which biosynthetic mimics of corneal extracellular matrix were implanted to replace the pathologic anterior cornea of 10 patients who had significant vision loss, with the aim of facilitating endogenous tissue regeneration without the use of human donor tissue. The biosynthetic implants remained stably integrated and avascular for 24 months after surgery, without the need for long-term use of the steroid immunosuppression that is required for traditional allotransplantation. Corneal reepithelialization occurred in all patients, although a delay in epithelial closure as a result of the overlying retaining sutures led to early, localized implant thinning and fibrosis in some patients. The tear film was restored, and stromal cells were recruited into the implant in all patients. Nerve regeneration was also observed and touch sensitivity was restored, both to an equal or to a greater degree than is seen with human donor tissue. Vision at 24 months improved from preoperative values in six patients. With further optimization, biosynthetic corneal implants could offer a safe and effective alternative to the implantation of human tissue to help address the current donor cornea shortage.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations405
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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