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Enregistrement W3177463595 · doi:10.1089/ten.teb.2021.0012

Highlights on Advancing Frontiers in Tissue Engineering

2021· review· en· W3177463595 sur OpenAlexaff
Nureddin Ashammakhi, Amin GhavamiNejad, Rumeysa Tutar, Annabelle Fricker, Ipsita Roy, Xanthippi Chatzistavrou, Ehsanul Hoque Apu, Kim‐Lien Nguyen, Taby Ahsan, Ippokratis Pountos, Edward J. Caterson

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part B Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésEngineering ethicsRegenerative medicineEmerging technologiesLEAPSInduced pluripotent stem cellEngineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceMedicineStem cellBusinessBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of tissue engineering continues to advance, sometimes in exponential leaps forward, but also sometimes at a rate that does not fulfill the promise that the field imagined a few decades ago. This review is in part a catalog of success in an effort to inform the process of innovation. Tissue engineering has recruited new technologies and developed new methods for engineering tissue constructs that can be used to mitigate or model disease states for study. Key to this antecedent statement is that the scientific effort must be anchored in the needs of a disease state and be working toward a functional product in regenerative medicine. It is this focus on the wildly important ideas coupled with partnered research efforts within both academia and industry that have shown most translational potential. The field continues to thrive and among the most important recent developments are the use of three-dimensional bioprinting, organ-on-a-chip, and induced pluripotent stem cell technologies that warrant special attention. Developments in the aforementioned areas as well as future directions are highlighted in this article. Although several early efforts have not come to fruition, there are good examples of commercial profitability that merit continued investment in tissue engineering. Impact statement Tissue engineering led to the development of new methods for regenerative medicine and disease models. Among the most important recent developments in tissue engineering are the use of three-dimensional bioprinting, organ-on-a-chip, and induced pluripotent stem cell technologies. These technologies and an understanding of them will have impact on the success of tissue engineering and its translation to regenerative medicine. Continued investment in tissue engineering will yield products and therapeutics, with both commercial importance and simultaneous disease mitigation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,015

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations129
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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