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Enregistrement W3207890917 · doi:10.1016/j.bioactmat.2021.10.008

Biomaterial scaffolds for clinical procedures in endodontic regeneration

2021· article· en· W3207890917 sur OpenAlexaff
He Liu, Jing Lü, Qianzhou Jiang, Markus Haapasalo, Junrong Qian, Franklin R. Tay, Ya Shen

Notice bibliographique

RevueBioactive Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomaterialScaffoldRegeneration (biology)EndodonticsTissue engineeringRegenerative medicineBiomedical engineeringDentistryMaterials scienceStem cellMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regenerative endodontic procedures have been rapidly evolving over the past two decades and are employed extensively in clinical endodontics. These procedures have been perceived as valuable adjuvants to conventional strategies in the treatment of necrotic immature permanent teeth that were deemed to have poor prognosis. As a component biological triad of tissue engineering (i.e., stem cells, growth factors and scaffolds), biomaterial scaffolds have demonstrated clinical potential as an armamentarium in regenerative endodontic procedures and achieved remarkable advancements. The aim of the present review is to provide a broad overview of biomaterials employed for scaffolding in regenerative endodontics. The favorable properties and limitations of biomaterials organized in naturally derived, host-derived and synthetic material categories were discussed. Preclinical and clinical studies published over the past five years on the performance of biomaterial scaffolds, as well as current challenges and future perspectives for the application of biomaterials for scaffolding and clinical evaluation of biomaterial scaffolds in regenerative endodontic procedures were addressed in depth.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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