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Enregistrement W2165757450 · doi:10.1002/jbm.a.32568

Facilitating tissue infiltration and angiogenesis in a tubular collagen scaffold

2009· article· en· W2165757450 sur OpenAlexaff
Catherine Gérard, Charles J. Doillon

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScaffoldMaterials scienceInfiltration (HVAC)Biomedical engineeringImplantAngiogenesisBone marrowWound healingHeparinProgenitor cellStem cellMedicinePathologyCell biologySurgeryCancer researchBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among different strategies to provide blood supply to tissue-engineered devices and implants, the use of arteriovenous loops and bundles has been proposed. The aim of this study was to compare the vascularization and healing processes that took place in a one-end closed tubular collagen-based scaffold at different implantation sites in mice. These conditions were in the presence or absence of heparin and/or bone marrow cells. By 30 days, very few cell infiltrations were observed in the dorsal subcutaneous and peritoneal implants at any conditions; however, the presence of heparin and bone marrow cells improved cell infiltration toward an inflammatory reaction. The insertion of an arteriovenous bundle into the central cavity of the scaffold resulted in partial wound tissue infiltration in the control scaffolds implanted subcutaneously in the hind limb. In similar conditions, the presence of bone marrow cells and heparin resulted in dense wound tissue with numerous capillaries and a significant amount of newly deposited collagen fibers. The design of a central cavity in a porous scaffold with one closed end may facilitate invasion from the central part of the implant toward the implant wall. In addition, the presence of both a vascular component and stem/progenitor cells may lead to a vascularized implant while limiting the inflammatory reaction.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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