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Enregistrement W2148561482 · doi:10.1002/jbm.b.30198

<i>In vitro</i> transfer of keratinocytes: Comparison of transfer from fibrin membrane and delivery by aerosol spray

2005· article· en· W2148561482 sur OpenAlexaff
C. O. Duncan, Richard M. Shelton, Harshad Navsaria, D. Balderson, Remo Papini, Jake E. Barralet

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratinocyteAerosolFibrinIn vitroMembraneDermisChemistryWound healingBiophysicsBiomedical engineeringPathologyMedicineImmunologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are a variety of approaches for the delivery of autologous keratinocytes to restore epithelial coverage of burns wounds that include utilizing cultured keratinocyte sheets, transfer of cultured keratinocytes using a membrane and more recently aerosol spraying of a keratinocyte suspension. The purpose of this study was to compare the effectiveness of direct aerosol delivery of a keratinocyte suspension with a fibrin transfer system to an in vitro wound model consisting of organotypical deepidermalized dermis (DED). A comparison was made between the number of keratinocytes delivered to DED with time, either by transfer from a fibrin membrane or using an aerosol. Additionally, the effect of application time of fibrin membranes to DED, on the number of keratinocytes delivered was investigated and compared with keratinocytes delivered by aerosol at the same time points. After 2 days culture little transfer of keratinocytes had occurred from the fibrin membrane to the DED, whereas 20% more cells were present on the DED than were initially delivered by aerosol spraying. After 7 days, aerosol-delivered cells were found to express cytokeratin K6, indicating a proliferative phenotype. The results from this study show that preconfluent keratinocytes can be delivered by aerosol, and thus may well find application clinically.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations40
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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