Trends in Scientific Reports on Cartilage Bioprinting: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Satisfactory therapeutic strategies for cartilaginous lesion repair do not yet exist. This creates a challenge for surgeons and biomedical engineers and leads them to investigate the role of bioprinting and tissue engineering as viable treatments through orthopedic surgery, plastic surgery, and otorhinolaryngology. Recent increases in related scientific literature suggest that bioprinted cartilage may develop into a viable solution. OBJECTIVE: The objectives of this review were to (1) synthesize the scientific advances published to date, (2) identify unresolved technical problems regarding human application, and (3) identify more effective ways for the scientific community to transfer their findings to clinicians. METHODS: This scoping review considered articles published between 2009 and 2019 that were identified through searching PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar. Arksey and O'Malley's five-step framework was used to delimit and direct the initial search results, from which we established the following research questions: (1) What do authors of current research say about human application? (2) What necessary technical improvements are identified in the research? (3) On which issues do the authors agree? and (4) What future research priorities emerge in the studies? We used the Cohen kappa statistic to validate the interrater reliability. RESULTS: The 13 articles included in the review demonstrated the feasibility of cartilage bioprinting in live animal studies. Some investigators are already considering short-term human experimentation, although technical limitations still need to be resolved. Both the use and manufacturing process of stem cells need to be standardized, and a consensus is needed regarding the composition of hydrogels. Using on-site printing strategies and predesigned implants may allow techniques to adapt to multiple situations. In addition, the predictive capacity of implant behavior may lead to optimal results. CONCLUSIONS: Cartilage bioprinting for surgical applications is nearing its initial use in humans. Current research suggests that surgeons will soon be able to replace damaged tissue with bioprinted material.
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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 | 0,031 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».