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Enregistrement W4283775109 · doi:10.1002/adhm.202200939

Nature‐Derived Okra Gel as Strong Hemostatic Bioadhesive in Human Blood, Liver, and Heart Trauma of Rabbits and Dogs

2022· article· en· W4283775109 sur OpenAlexaff
Yu Huang, Chaoqiang Fan, Yuqing Liu, Lu Yang, Weichao Hu, Shuang Liu, Tongchuan Wang, Zhenzhen Shu, Bingyun Li, Malcolm Xing, Shiming Yang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemostasis and retained surgical items
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioadhesiveHemostasisFibrinPlateletAdhesiveWound healingCoagulationAdhesionMedicinePharmacologySurgeryMaterials scienceInternal medicineImmunologyNanotechnologyComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioadhesive performance can be compromised due to bleeding. Bleeding increases mortality. Adhesives with hemostatic function are of great significance. A sustainable and robust hemostatic bioadhesive from okra is reported. The adhesive strength reaches around three and six-fold higher than commercial fibrin on pigskin and glass, respectively. The okra gel presents high-pressure resistance and great underwater adhesive strength. In human blood experiments, the okra gel can activate platelets, enhance the adhesion of activated platelets, and release coagulation factors XI and XII. By forming a fast gel layer and closely adhering to the wound, it can quickly stop bleeding in the liver and heart of rabbits and dogs. Meanwhile, okra gel can cause platelet activation at the wound site and further strengthen its hemostatic performance. It is biocompatible, biodegradable, and can promote wound healing and shows potential as a sustainable bioadhesive, especially in the scenario of significant hemorrhage.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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