Biomimicking design of artificial periosteum for promoting bone healing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Periosteum is a vascularized tissue membrane covering the bone surface and plays a decisive role in bone reconstruction process after fracture. Various artificial periosteum has been developed to assist the allografts or bionic bone scaffolds in accelerating bone healing. Recently, the biomimicking design of artificial periosteum has attracted increasing attention due to the recapitulation of the natural extracellular microenvironment of the periosteum and has presented unique capacity to modulate the cell fates and ultimately enhance the bone formation and improve neovascularization. Methods: A systematic literature search is performed and relevant findings in biomimicking design of artificial periosteum have been reviewed and cited. Results: We give a systematical overview of current development of biomimicking design of artificial periosteum. We first summarize the universal strategies for designing biomimicking artificial periosteum including biochemical biomimicry and biophysical biomimicry aspects. We then discuss three types of novel versatile biomimicking artificial periosteum including physical-chemical combined artificial periosteum, heterogeneous structured biomimicking periosteum, and healing phase-targeting biomimicking periosteum. Finally, we comment on the potential implications and prospects in the future design of biomimicking artificial periosteum. Conclusion: : This study provides a holistic view on the design strategy and the therapeutic potential of biomimicking artificial periosteum to promote bone healing. It is hoped to open a new avenue of artificial periosteum design with biomimicking considerations and reposition of the current strategy for accelerated bone healing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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