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Enregistrement W3154909417 · doi:10.3389/fphar.2021.647652

Research Progress on Strategies that can Enhance the Therapeutic Benefits of Mesenchymal Stromal Cells in Respiratory Diseases With a Specific Focus on Acute Respiratory Distress Syndrome and Other Inflammatory Lung Diseases

2021· review· en· W3154909417 sur OpenAlexaff
Sara Rolandsson Enes, Anna Krasnodembskaya, Karen English, Claúdia C. dos Santos, Daniel J. Weiss

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeIrish Research CouncilEuropean CommissionEuropean Respiratory SocietyNational Institutes of HealthCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésMesenchymal stem cellMedicineStromal cellLungDiseaseAcute respiratory distressIntensive care medicineImmunologyBioinformaticsPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in cell based therapies for lung diseases and critical illnesses offer significant promise. Despite encouraging preclinical results, the translation of efficacy to the clinical settings have not been successful. One of the possible reasons for this is the lack of understanding of the complex interaction between mesenchymal stromal cells (MSCs) and the host environment. Other challenges for MSC cell therapies include cell sources, dosing, disease target, donor variability, and cell product manufacturing. Here we provide an overview on advances and current issues with a focus on MSC-based cell therapies for inflammatory acute respiratory distress syndrome varieties and other inflammatory lung diseases.

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 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), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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