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Enregistrement W2202895599 · doi:10.5435/00124635-201103000-00002

Tissue Engineering Solutions for Tendon Repair

2011· review· en· W2202895599 sur OpenAlexaff
MaCalus V. Hogan, Namory D. Bagayoko, Roshan James, Trevor Starnes, Adam J. Katz, Bobby Chhabra

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTendonTendinosisRegeneration (biology)RehabilitationSurgeryBiocompatible materialScar tissueTendinopathyPhysical therapyBiomedical engineeringCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tendon injuries range from acute traumatic ruptures and lacerations to chronic overuse injuries, such as tendinosis. Even with improved nonsurgical, surgical, and rehabilitation techniques, outcomes following tendon repair are inconsistent. Primary repair remains the standard of care. However, repaired tendon tissue rarely achieves functionality equal to that of the preinjured state. Poor results have been linked to alterations in cellular organization within the tendon that occur at the time of injury and throughout the early stages of healing. Enhanced understanding of the biology of tendon healing is needed to improve management and outcomes. The use of growth factors and mesenchymal stem cells and the development of biocompatible scaffolds could result in enhanced tendon healing and regeneration. Recent advances in tendon bioengineering may lead to improved management following tendon injury.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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