Benefits, risks and ethical considerations in translation of stem cell research to clinical applications in Parkinson’s disease
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Stem cells are likely to be used as an alternate source of biological material for neural transplantation to treat Parkinson's disease in the not too distant future. Among the several ethical criteria that must be fulfilled before proceeding with clinical research, a favourable benefit to risk ratio must be obtained. The potential benefits to the participant and to society are evaluated relative to the risks in an attempt to offer the participants a reasonable choice. Through examination of preclinical studies transplanting stem cells in animals and the transplantation of fetal tissue in patients with Parkinson's disease, a current set of potential benefits and risks for neural transplantation of stem cells in clinical research of Parkinson's disease are derived. The potential benefits to research participants undergoing stem cell transplantation are relief of parkinsonian symptoms and decreasing doses of parkinsonian drugs. Transplantation of stem cells as a treatment for Parkinson's disease may benefit society by providing knowledge that can be used to help determine better treatments in the future. The risks to research participants undergoing stem cell transplantation include tumour formation, inappropriate stem cell migration, immune rejection of transplanted stem cells, haemorrhage during neurosurgery and postoperative infection. Although some of these risks are general to neurosurgical transplantation and may not be reduced for participants, the potential risk of tumour formation and inappropriate stem cell migration must be minimised before obtaining a favourable potential benefit to risk calculus and to provide participants with a reasonable choice before they enroll in clinical studies.
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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 | 0,036 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| 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 découle