Regenerative Medicine in Brazil: Small but Innovative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Although Brazil has received attention for conducting one of the world's largest stem cell clinical trials for heart disease, little has been published regarding Brazil's regenerative medicine (RM) sector. Here we present a comprehensive case study of RM in Brazil, including analysis of the current activity, the main motivations for engaging in RM and the remaining challenges to development in this field. METHODS: Our case study is primarily based on semi-structured interviews with experts on RM in Brazil, including researchers, policymakers, clinicians, representatives of firms and regulators. RESULTS: Driven by domestic health needs and strategic government support, Brazil is producing innovative RM research, particularly for clinical research in cardiology, orthopedics, diabetes and neurology. We describe the main RM research currently taking place in Brazil, as well as some of the economic, regulatory and policy events that have created a favorable environment for RM development. Brazilian RM researchers need to overcome several formidable challenges to research: research funding is inconsistent, importation of materials is costly and slow, and weak linkages between universities, hospitals and industry impede translational research. CONCLUSIONS: Although Brazil's contribution to the RM sector is small, its niche emphasis on clinical applications may become of global importance, particularly if Brazil manages to address the challenges currently impinging on RM innovation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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