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Enregistrement W2974456218 · doi:10.3390/app9183899

Polymers and Polymer Nanocomposites for Cancer Therapy

2019· article· en· W2974456218 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerMaterials scienceFibroinNanocompositePolymer scienceSelf-healing hydrogelsBiopolymerPolyesterChitosanDrug deliveryNanotechnologyDrug carrierChemical engineeringChemistryPolymer chemistryOrganic chemistrySILKComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic polymers, biopolymers, and their nanocomposites are being studied, and some of them are already used in different medical areas. Among the synthetic ones that can be mentioned are polyolefins, fluorinated polymers, polyesters, silicones, and others. Biopolymers such as polysaccharides (chitosan, hyaluronic acid, starch, cellulose, alginates) and proteins (silk, fibroin) have also become widely used and investigated for applications in medicine. Besides synthetic polymers and biopolymers, their nanocomposites, which are hybrids formed by a macromolecular matrix and a nanofiller (mineral or organic), have attracted great attention in the last decades in medicine and in other fields due to their outstanding properties. This review covers studies done recently using the polymers, biopolymers, nanocomposites, polymer micelles, nanomicelles, polymer hydrogels, nanogels, polymersomes, and liposomes used in medicine as drugs or drug carriers for cancer therapy and underlines their responses to internal and external stimuli able to make them more active and efficient. They are able to replace conventional cancer drug carriers, with better results.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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