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Enregistrement W3097920798 · doi:10.1089/bioe.2020.0034

Novel Electrode Designs for Neurostimulation in Regenerative Medicine: Activation of Stem Cells

2020· review· en· W3097920798 sur OpenAlexaff
Stephanie N. Iwasa, Haotian Shi, Sung Hwa Hong, Tianhao Chen, Melissa Marquez-Chin, Christian Iorio‐Morin, Suneil K. Kalia, Miloš R. Popović, Hani E. Naguib, Cindi M. Morshead

Notice bibliographique

RevueBioelectricity · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensKrembil FoundationToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeural stem cellRegenerative medicineNeurostimulationNeuroscienceRegeneration (biology)Progenitor cellStimulationStem cellMedicineBiomedical engineeringBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural stem and progenitor cells (i.e., neural precursors) are found within specific regions in the central nervous system and have great regenerative capacity. These cells are electrosensitive and their behavior can be regulated by the presence of electric fields (EFs). Electrical stimulation is currently used to treat neurological disorders in a clinical setting. Herein we propose that electrical stimulation can be used to enhance neural repair by regulating neural precursor cell (NPC) kinetics and promoting their migration to sites of injury or disease. We discuss how intrinsic and extrinsic factors can affect NPC migration in the presence of an EF and how this impacts electrode design with the goal of enhancing tissue regeneration. We conclude with an outlook on future clinical applications of electrical stimulation and highlight technological advances that would greatly support these applications.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,125 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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