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Enregistrement W4242929409 · doi:10.13188/2377-987x.1000006

Advantages and Limitations of Oral Stem Cell use for Oral Tissue Replacement

2015· article· en· W4242929409 sur OpenAlexaff
Mahmoud Rouabhia

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oral cavity is the richest stem cell source in the human body.Oral stem cells are indeed found in dental pulp, exfoliated deciduous teeth, periodontal ligaments, the apical papilla, dental follicles, gingival epithelial tissue, and gingival connective tissue.These oral stem cell populations have common cell properties including the capacity for self-renewal and multi-lineage differentiation potential giving rise to odontogenic, osteogenic, chondrogenic, adipogenic, myogenic, and neurogenic cell types.Because the oral cavity is so accessible, oral stem cell extraction is easy.These stem cells are now recognized as being vital to different types of dental tissue regeneration, such as that of dentine and periodontal ligaments following injury, thus emphasizing the potential use of these oral stem cells in regenerative medicine.This involves stem cell recruitment or seeding at the injured site, or a combination with appropriate biocompatible scaffolds for tissue engineering.Such initiatives may provide specific innovative dental tissue restoration strategies using the patient's own oral stem cells.This review focuses on identifying the main available stem cells in the oral cavity and their potential use for basic and clinical applications.We will also highlight the potential limitations that may reduce the clinical use of oral stem cells as tissue regeneration therapy.of injuries along with sports, assaults, traffic accidents, and workrelated accidents [7][8][9].Hard and soft tissue defects secondary to trauma include tooth displacement, root fracture, fracture of the anterior teeth, and soft tissue injuries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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