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Enregistrement W2178587154 · doi:10.1089/107632700320900

Minimally Invasive Technique of Auricular Cartilage Harvest for Tissue Engineering

2000· article· en· W2178587154 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensPyrogenesis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartilageMedicineSurgeryTissue engineeringFibrous jointHematomaBiopsyOrthopedic surgeryBiomedical engineeringAnatomyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue engineered human cartilage is presently being utilized in clinical research programs in a variety of medical disciplines including otolaryngology, urology, and orthopedics. In this study, we present a new methodology for auricular cartilage harvest that can be applied to tissue engineering. Eight 16-week-old pigs were subjected to a traditional open cartilage harvest technique involving suture closure, while the other ear was subjected to the closed stitchless cartilage harvest, using a 12-gauge core biopsy needle. Surgical time was significantly (p < 0.0001) shorter (3.5 +/- 2.8 min for closed vs. 14.4 +/- 5 min for open), and no sutures where utilized in the closed technique. Sample weights were significantly (p < 0.00001) greater (0.115 +/- 0.028 g vs. 0.045 +/- 0.005 g) for the closed techniques. However, the minimally invasive closed technique had fewer incidents of bruising, hematoma, long-term stitch abscess, and scarring. Cell culture data shows no disadvantage to either technique with regards to cell growth characteristics. Final histological data from donor ears indicates favorable results with the minimally invasive technique. This technique preserves cell viability and isolation efficiency while decreasing surgical time and lessening postoperative complications.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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