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Enregistrement W3104311003 · doi:10.2217/rme-2020-0061

Photoencapsulated-Mesenchymal Stromal Cells in Biodegradable Thiol-Acrylate Hydrogels Enhance Regeneration of Craniofacial Bone Tissue Defects

2020· article· en· W3104311003 sur OpenAlexfundno aff
Arbi Aghali, Huseyin E Arman

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Notice bibliographique

RevueRegenerative Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésRegeneration (biology)Self-healing hydrogelsStromal cellMesenchymal stem cellCraniofacialAcrylateCell biologyChemistryMedicinePolymer chemistryPathologyBiologyCopolymerPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study investigated biodegradable thiol-acrylate hydrogels as stem cell carriers to facilitate cranial bone regeneration. Materials & methods: Two formulations of thiol-acrylate hydrogels (5 and 15 wt% Poly[ethylene glycol]-diacrylate [PEGDA] hydrogels) were used as stem cell carriers. Bone marrow mesenchymal stromal cells and dental pulp mesenchymal stromal cells were photoencapsulated and cultured in basal or osteogenic medium 3 days before the surgery. Using New Zealand White Rabbits, four defects (5 mm diameter and 2 mm thickness) were created and hydrogel scaffolds were implanted in each rabbit cranium for 6 weeks. Results & Conclusion: AlamarBlue assay showed increasing metabolic activity levels in 5 wt% PEGDA hydrogels than 15 wt% PEGDA hydrogels. Photoencapsulated-mesenchymal stromal cells in 15 wt% PEGDA hydrogels demonstrated significantly increasing alkaline phosphatase activity levels on day 7 compared with days 1 and 3. Histological diagnosis showed 5 wt% PEGDA hydrogels resulted in lower averaged residual gel areas than 15 wt% PEGDA hydrogel specimens and control groups 6 weeks postimplantation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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