Polymeric Scaffolds for Dental, Oral, and Craniofacial Regenerative Medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Dental, oral, and craniofacial (DOC) regenerative medicine aims to repair or regenerate DOC tissues including teeth, dental pulp, periodontal tissues, salivary gland, temporomandibular joint (TMJ), hard (bone, cartilage), and soft (muscle, nerve, skin) tissues of the craniofacial complex. Polymeric materials have a broad range of applications in biomedical engineering and regenerative medicine functioning as tissue engineering scaffolds, carriers for cell-based therapies, and biomedical devices for delivery of drugs and biologics. The focus of this review is to discuss the properties and clinical indications of polymeric scaffold materials and extracellular matrix technologies for DOC regenerative medicine. More specifically, this review outlines the key properties, advantages and drawbacks of natural polymers including alginate, cellulose, chitosan, silk, collagen, gelatin, fibrin, laminin, decellularized extracellular matrix, and hyaluronic acid, as well as synthetic polymers including polylactic acid (PLA), polyglycolic acid (PGA), polycaprolactone (PCL), poly (ethylene glycol) (PEG), and Zwitterionic polymers. This review highlights key clinical applications of polymeric scaffolding materials to repair and/or regenerate various DOC tissues. Particularly, polymeric materials used in clinical procedures are discussed including alveolar ridge preservation, vertical and horizontal ridge augmentation, maxillary sinus augmentation, TMJ reconstruction, periodontal regeneration, periodontal/peri-implant plastic surgery, regenerative endodontics. In addition, polymeric scaffolds application in whole tooth and salivary gland regeneration are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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