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Enregistrement W3001315541 · doi:10.1111/cts.12736

The Progression of Regenerative Medicine and its Impact on Therapy Translation

2020· review· en· W3001315541 sur OpenAlexafffund
Erik Jacques, Erik J. Suuronen

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRegenerative medicineNoveltyTranslational medicineMedicineField (mathematics)Engineering ethicsComputer sciencePsychologyPathologyBiologyStem cellEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite regenerative medicine (RM) being one of the hottest topics in biotechnology for the past 3 decades, it is generally acknowledged that the field's performance at the bedside has been somewhat disappointing. This may be linked to the novelty of these technologies and their disruptive nature, which has brought an increasing level of complexity to translation. Therefore, we look at how the historical development of the RM field has changed the translational strategy. Specifically, we explore how the pursuit of such novel regenerative therapies has changed the way experts aim to translate their ideas into clinical applications, and then identify areas that need to be corrected or reinforced in order for these therapies to eventually be incorporated into the standard-of-care. This is then linked to a discussion of the preclinical and postclinical challenges remaining today, which offer insights that can contribute to the future progression of RM.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,323
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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