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Enregistrement W2123023378 · doi:10.2147/sccaa.s54204

Cardiac tissue engineering and regeneration using cell-based therapy

2015· review· en· W2123023378 sur OpenAlexafffund
Dominique Shum‐Tim, Khalid Ridwan, Mohammad Alrefai, John Connell, Arghya Paul, Divya Murali

Notice bibliographique

RevueStem Cells and Cloning Advances and Applications · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStem cellMedicineCell therapyStem-cell therapyRegeneration (biology)Tissue engineeringCardiologyHeart failureBone Marrow Stem CellEmbryonic stem cellIschemiaClinical trialIntensive care medicineBone marrowInternal medicineTransplantationBiomedical engineeringBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem cell therapy and tissue engineering represent a forefront of current research in the treatment of heart disease. With these technologies, advancements are being made into therapies for acute ischemic myocardial injury and chronic, otherwise nonreversible, myocardial failure. The current clinical management of cardiac ischemia deals with reestablishing perfusion to the heart but not dealing with the irreversible damage caused by the occlusion or stenosis of the supplying vessels. The applications of these new technologies are not yet fully established as part of the management of cardiac diseases but will become so in the near future. The discussion presented here reviews some of the pioneering works at this new frontier. Key results of allogeneic and autologous stem cell trials are presented, including the use of embryonic, bone marrow-derived, adipose-derived, and resident cardiac stem cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations71
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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