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Enregistrement W4282943497 · doi:10.1039/d2tb00546h

Hemostatic biomaterials to halt non-compressible hemorrhage

2022· review· en· W4282943497 sur OpenAlexafffund
Shuaibing Jiang, Shiyu Liu, Sum Lau, Jianyu Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemostasis and retained surgical items
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceHemostatic AgentHemostasisNanotechnologyChemical engineeringBiomedical engineeringMedicineInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-compressible hemorrhage is an unmet clinical challenge, which occurs in inaccessible sites in the body where compression cannot be applied to stop bleeding. Current treatments reliant on blood transfusion are limited in efficacy and complicated by blood supply (short shelf-life and high cost), immunogenicity and contamination risks. Alternative strategies based on hemostatic biomaterials exert biochemical and/or mechanical cues to halt hemorrhage. The biochemical hemostats are built upon native coagulation cascades, while the mechanical hemostats use mechanical efforts to stop bleeding. This review covers the design principles and applications of such hemostatic biomaterials, following an overview of coagulation mechanisms and clot mechanics. We present how biochemical strategies modulate coagulation and fibrinolysis, and also mechanical mechanisms such as absorption, agglutination, and adhesion to achieve hemostasis. We also outline the challenges and immediate opportunities to provide comprehensive guidelines for the rational design of hemostatic biomaterials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations84
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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