Burns in the Elderly: Potential Role of Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Burns in the elderly continue to be a challenge despite advances in burn wound care management. Elderly burn patients continue to have poor outcomes compared to the younger population. This is secondary to changes in the quality of the aged skin, leading to impaired wound healing, aggravated immunologic and inflammatory responses, and age-related comorbidities. Considering the fast-growing elderly population, it is imperative to understand the anatomic, physiologic, and molecular changes of the aging skin and the mechanisms involved in their wound healing process to prevent complications associated with burn wounds. Various studies have shown that stem cell-based therapies improve the rate and quality of wound healing and skin regeneration; however, the focus is on the younger population. In this paper, we start with an anatomical, physiological and molecular dissection of the elderly skin to understand why wound healing is delayed. We then review the potential use of stem cells in elderly burn wounds, as well as the mechanisms by which mesenchymal stem cell (MSCs)-based therapies may impact burn wound healing in the elderly. MSCs improve burn wound healing by stimulating and augmenting growth factor secretion and cell proliferation, and by modulating the impaired elderly immune response. MSCs can be used to expedite healing in superficial partial thickness burns and donor site wounds, improve graft take and prevent graft breakdown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».