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Enregistrement W2979675549 · doi:10.3390/ma12203323

Smart Hydrogels in Tissue Engineering and Regenerative Medicine

2019· review· en· W2979675549 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

RevueMaterials · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsRegenerative medicineTissue engineeringRegeneration (biology)Extracellular matrixNanotechnologyBiomedical engineeringMaterials scienceStem cellEngineeringCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of regenerative medicine has tremendous potential for improved treatment outcomes and has been stimulated by advances made in bioengineering over the last few decades. The strategies of engineering tissues and assembling functional constructs that are capable of restoring, retaining, and revitalizing lost tissues and organs have impacted the whole spectrum of medicine and health care. Techniques to combine biomimetic materials, cells, and bioactive molecules play a decisive role in promoting the regeneration of damaged tissues or as therapeutic systems. Hydrogels have been used as one of the most common tissue engineering scaffolds over the past two decades due to their ability to maintain a distinct 3D structure, to provide mechanical support for the cells in the engineered tissues, and to simulate the native extracellular matrix. The high water content of hydrogels can provide an ideal environment for cell survival, and structure which mimics the native tissues. Hydrogel systems have been serving as a supportive matrix for cell immobilization and growth factor delivery. This review outlines a brief description of the properties, structure, synthesis and fabrication methods, applications, and future perspectives of smart hydrogels in tissue engineering.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,287 · 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