Biomimetic Architectures for Peripheral Nerve Repair: A Review of Biofabrication Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Biofabrication techniques have endeavored to improve the regeneration of the peripheral nervous system (PNS), but nothing has surpassed the performance of current clinical practices. However, these current approaches have intrinsic limitations that compromise patient care. The "gold standard" autograft provides the best outcomes but requires suitable donor material, while implantable hollow nerve guide conduits (NGCs) can only repair small nerve defects. This review places emphasis on approaches that create structural cues within a hollow NGC lumen in order to match or exceed the regenerative performance of the autograft. An overview of the PNS and nerve regeneration is provided. This is followed by an assessment of reported devices, divided into three major categories: isotropic hydrogel fillers, acting as unstructured interluminal support for regenerating nerves; fibrous interluminal fillers, presenting neurites with topographical guidance within the lumen; and patterned interluminal scaffolds, providing 3D support for nerve growth via structures that mimic native PNS tissue. Also presented is a critical framework to evaluate the impact of reported outcomes. While a universal and versatile nerve repair strategy remains elusive, outlined here is a roadmap of past, present, and emerging fabrication techniques to inform and motivate new developments in the field of peripheral nerve regeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».