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Enregistrement W2979049538 · doi:10.22037/orlfps.v5i1.27202

Cell Therapy; A New and Safe Strategy for the Treatment of Spinal Cord Injury: A Review

2019· review· en· W2979049538 sur OpenAlexaff
Hassan Peyvandi, Hojjat‐Allah Abbaszadeh, Ali Asghar Peyvandi, Somayeh Niknazar, Maryam Sadat Khoramgah, Shahram Darabi, Navid Ahmady Roozbahany, Foozhan Tahmasebinia, Shahrokh Khoshsirat

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineSpinal cordStem cellStem-cell therapyCell therapyEmbryonic stem cellTransplantationReprogrammingNeuroscienceCellSurgeryBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Spinal cord injury is a progressive process that initially causes abnormal nerve connections. Following spinal cord injury, the spinal cord is impaired after which cell death and apoptosis occurs. Primary damage happens in the spinal cord due to the demyelization of the large axons. Cell therapy is among the new strategies that have been considered for the treatment of neural injuries in recent years. Aim: In this narrative review article, we discuss "Cell Therapy" as a new and safe strategy for the treatment of spinal cord injury. we are going to explain the epidemiological and pathophysiological aspects of spinal cord injuries (SCI) as well as SCI experimental and clinical stem cell strategies. Conclusion: There are several promising advancements and findings in the field of stem cell biology and cell reprogramming, with the aim of treating patients with SCI via stem cell therapy. We reviewed critical issues for clinical translation and we also provided a commentary on recent developments such as termination of the first human embryonic stem cell transplantation trial in human SCI.

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)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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