Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stromal cells (MSCs) have firmly occupied the attention of orthopedic clinicians and scientists for most of the last 25 years. Hundreds of laboratories worldwide have carried out research aimed at unraveling the biological characteristics of these cells and probing the manner in which they potentially contribute to cartilage and bone repair. Clinical trials registries indicate that they are also being tested in patient studies for a wide range of conditions such as osteoarthritis, rheumatoid arthritis, fracture repair, regeneration of articular cartilage, tendon repair, and for treatment of degenerative disc disease. Despite these efforts, the effectiveness of MSCs as a treatment modality for these conditions is still uncertain and market authorizations have been limited. In addition, critical and clear phenotypic parameters for defining MSCs are uncertain and a coherent biological framework surrounding the therapeutic mechanism of action is not yet available. Added to this, cell manufacturing protocols are complex and costly and present substantial challenges in terms of regulatory oversight and standardization. Despite these obstacles, MSCs still remain at the forefront of efforts in Regenerative Medicine, based on a conviction that this technology can provide an effective treatment paradigm for major diseases where there is still an unmet need. © 2019 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 37:1229-1235, 2019.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».