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Enregistrement W4224092202 · doi:10.2174/1574888x17666220413092750

Adipose-derived Stem Cells: Potentials, Availability and Market Size inRegenerative Medicine

2022· article· en· W4224092202 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCurrent Stem Cell Research & Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegenerative medicineStem cellMarket sizeProduct (mathematics)Quality (philosophy)Regeneration (biology)Best practiceVariety (cybernetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adipose-derived stem cells (ADSCs) have been described as one of the most potent and accessible human adult stem cells which can be utilized in various therapeutic approaches. Due to the wide variety of cytokines and GFs secreted by them, ADSCs can be used for controlled drug release. These cells can be used for proliferation and differentiation of tissues regardless of survival conditions and immunologic problems. Because of their ability to differentiate into various lineages, ADSCs can be used in musculoskeletal problems, diabetes, heart diseases, obesity, neurologic and nephrogenic diseases, and wound healing, as well as applications in regenerative medicine such as osteogenic, cartilage, tendon, muscle, skin, CNS, cardiac and vascularization, as well as liver and even periodontal regeneration. To maintain the highest viability and efficiency, companies that provide ADSCs should offer the best product quality to gain market share and scientists need to acquire an understanding of sources where they can find the best products available. Therefore, in this article, we have reviewed the available products, companies and the market size currently available for ADSCs. Enormous effort has been made to list the most important trials, products and companies currently existent in the field. To achieve better outcomes in scientific research, there is the need to compare the products available and choose the best option according to desired goals. Thus, this paper provides a valuable reference for those interested in the field of ADSCs and their applications.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,250 · 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
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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