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Enregistrement W2416494722 · doi:10.1111/xen.12240

Contribution of polymeric materials to progress in xenotransplantation of microencapsulated cells: a review

2016· review· en· W2416494722 sur OpenAlexaff
Redouan Mahou, Solène Passemard, Michele Carvello, Alessandra Petrelli, François Noverraz, Sandrine Gerber‐Lemaire, Christine Wandrey

Notice bibliographique

RevueXenotransplantation · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésXenotransplantationSelf-healing hydrogelsNanotechnologyTransplantationMaterials scienceBiochemical engineeringMedicineEngineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell microencapsulation and subsequent transplantation of the microencapsulated cells require multidisciplinary approaches. Physical, chemical, biological, engineering, and medical expertise has to be combined. Several natural and synthetic polymeric materials and different technologies have been reported for the preparation of hydrogels, which are suitable to protect cells by microencapsulation. However, owing to the frequent lack of adequate characterization of the hydrogels and their components as well as incomplete description of the technology, many results of in vitro and in vivo studies appear contradictory or cannot reliably be reproduced. This review addresses the state of the art in cell microencapsulation with special focus on microencapsulated cells intended for xenotransplantation cell therapies. The choice of materials, the design and fabrication of the microspheres, as well as the conditions to be met during the cell microencapsulation process, are summarized and discussed prior to presenting research results of in vitro and in vivo studies. Overall, this review will serve to sensitize medically educated specialists for materials and technological aspects of cell microencapsulation.

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)0,000
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,398
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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