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Enregistrement W2969276399 · doi:10.1017/s1460396919000633

A review of ultrasound-mediated microbubbles technology for cancer therapy: a vehicle for chemotherapeutic drug delivery

2019· review· en· W2969276399 sur OpenAlexaff
Ernest Osei, Aladdin Al-Asady

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of GuelphGrand River HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobubblesDrug deliveryUltrasoundMedicineDrugGene deliveryBioavailabilityChemotherapeutic drugsPharmacologyBiomedical engineeringCancer researchChemotherapyGenetic enhancementNanotechnologyMaterials scienceChemistryRadiologyGeneSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The unique behaviour of microbubbles under ultrasound acoustic pressure makes them useful agents for drug and gene delivery. Several studies have demonstrated the potential application of microbubbles as a non-invasive, safe and effective technique for targeted delivery of drugs and genes. The drugs can be incorporated into the microbubbles in several different approaches and then carried to the site of interest where it can be released by destruction of the microbubbles using ultrasound to achieve the required therapeutic effect. Methods: The objective of this article is to report on a review of the recent advances of ultrasound-mediated microbubbles as a vehicle for delivering drugs and genes and its potential application for the treatment of cancer. Conclusion: Ultrasound-mediated microbubble technology has the potential to significantly improve chemotherapy drug delivery to treatment sites with minimal side effects. Moreover, the technology can induce temporary and reversible changes in the permeability of cells and vessels, thereby allowing for drug delivery in a spatially localised region which can improve the efficiency of drugs with poor bioavailability due to their poor absorption, rapid metabolism and rapid systemic elimination.

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)0,000
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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