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Enregistrement W4240475351 · doi:10.1177/120347540200600408

Experimental Keloid Scar Models: A Review of Methodological Issues

2002· review· en· W4240475351 sur OpenAlexaff
MP Hillmer, S. M. MacLeod

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensSt. Joseph's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeloidMedicineScarsDermatologyDermisAnimal modelPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Keloid scars are benign fibrous proliferations in the dermis that arise after dermal trauma. The scars are raised in appearance and extend beyond the boundaries of the original wound. Scarring in predisposed individuals is out of proportion to the severity of the inciting wound. Current treatments sometimes yield early benefit but scars often resume exuberant growth. The pathophysiology of keloid scars is still poorly understood. In order for new treatments to be developed, the mechanisms leading to the formation of keloid scars must be further elucidated. The search for improved experimental models is of critical importance because such models have an important role to play in both the study of keloid formation and in the development of new therapies. Objective: The objective of this article is to introduce the reader to the experimental models available for studying keloid scars and to outline the advantages and limitations of animal and tissue culture models. Conclusion: Both models may help to elucidate the pathways of keloid formation and promote development and testing of therapies. Tissue culture is better suited to studies of pathogenesis, whereas the animal models are more suitable for therapeutic testing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,454
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,042 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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