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Enregistrement W2772094197 · doi:10.1111/ajt.14610

The bridge between transplantation and regenerative medicine: Beginning a new Banff classification of tissue engineering pathology

2017· article· en· W2772094197 sur OpenAlexaff
Kim Solez, Kenmond Fung, Khouloud Ahmad Saliba, Victoria Sheldon, Astgik Petrosyan, Laura Perin, James F. Burdick, William H. Fissell, Anthony J. Demetris, Lynn D. Cornell

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRoche Organ Transplant Research Foundation
Mots-clésRegenerative medicineTransplantationMedicineTissue engineeringEconomic shortagePathologyStem cellSurgeryBiologyBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The science of regenerative medicine is arguably older than transplantation—the first major textbook was published in 1901—and a major regenerative medicine meeting took place in 1988, three years before the first Banff transplant pathology meeting. However, the subject of regenerative medicine/tissue engineering pathology has never received focused attention. Defining and classifying tissue engineering pathology is long overdue. In the next decades, the field of transplantation will enlarge at least tenfold, through a hybrid of tissue engineering combined with existing approaches to lessening the organ shortage. Gradually, transplantation pathologists will become tissue-(re-) engineering pathologists with enhanced skill sets to address concerns involving the use of bioengineered organs. We outline ways of categorizing abnormalities in tissue-engineered organs through traditional light microscopy or other modalities including biomarkers. We propose creating a new Banff classification of tissue engineering pathology to standardize and assess de novo bioengineered solid organs transplantable success in vivo. We recommend constructing a framework for a classification of tissue engineering pathology now with interdisciplinary consensus discussions to further develop and finalize the classification at future Banff Transplant Pathology meetings, in collaboration with the human cell atlas project. A possible nosology of pathologic abnormalities in tissue-engineered organs is suggested. The science of regenerative medicine is arguably older than transplantation—the first major textbook was published in 1901—and a major regenerative medicine meeting took place in 1988, three years before the first Banff transplant pathology meeting. However, the subject of regenerative medicine/tissue engineering pathology has never received focused attention. Defining and classifying tissue engineering pathology is long overdue. In the next decades, the field of transplantation will enlarge at least tenfold, through a hybrid of tissue engineering combined with existing approaches to lessening the organ shortage. Gradually, transplantation pathologists will become tissue-(re-) engineering pathologists with enhanced skill sets to address concerns involving the use of bioengineered organs. We outline ways of categorizing abnormalities in tissue-engineered organs through traditional light microscopy or other modalities including biomarkers. We propose creating a new Banff classification of tissue engineering pathology to standardize and assess de novo bioengineered solid organs transplantable success in vivo. We recommend constructing a framework for a classification of tissue engineering pathology now with interdisciplinary consensus discussions to further develop and finalize the classification at future Banff Transplant Pathology meetings, in collaboration with the human cell atlas project. A possible nosology of pathologic abnormalities in tissue-engineered organs is suggested.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,328

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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