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Enregistrement W2800560382 · doi:10.1002/sctm.17-0210

Concise Review: Rational Use of Mesenchymal Stem Cells in the Treatment of Ischemic Heart Disease

2018· review· en· W2800560382 sur OpenAlexaff
Michael R. Ward, Armin Abadeh, Kim A. Connelly

Notice bibliographique

RevueStem Cells Translational Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellMicrovesiclesParacrine signallingStem cellRegeneration (biology)Progenitor cellRegenerative medicineBiologyCell biologyStem cell transplantation for articular cartilage repairClinical uses of mesenchymal stem cellsStem-cell therapyBone marrowAdult stem cellImmunologyMedicineCancer researchEndothelial stem cellmicroRNAIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capacity of stem and progenitor cells to stimulate cardiac regeneration has been studied for almost 20 years, with very promising preclinical data and mixed clinical results. Several cell types have been studied, identified by their cell surface markers, differentiation capacity and their secreted growth factors. Bone marrow derived mesenchymal stem cells (MSCs) have been found to have potent regenerative capacity, through multiple mechanisms, including mesoderm lineage differentiation, immunomodulation, and paracrine stimulation. MSCs also secrete exosomes and microvesicles, which themselves contain potent angiogenic cytokines or mRNA molecules with effects on their local milieu. This concise review summarizes the mechanisms of MSC-based cardiac regeneration and highlighting results from molecular and preclinical studies. We also discuss clinical trial results to date, and ongoing studies. Furthermore, we discuss novel approaches for the enhancement of MSC based cardiac regeneration, such as genetic modification. Stem Cells Translational Medicine 2018;7:543-550.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations101
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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