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Enregistrement W4295846963 · doi:10.3390/ijms231810519

Prospects and Challenges of Electrospun Cell and Drug Delivery Vehicles to Correct Urethral Stricture

2022· review· en· W4295846963 sur OpenAlexaff
Saeed Farzamfar, Elissa Elia, Stéphane Chabaud, Mohammad Naji, Stéphane Bolduc

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug deliveryTherapeutic modalitiesElectrospinningUrethral strictureTissue engineeringNanotechnologyBiomedical engineeringMedicineSurgeryChemistryMaterials scienceUrethra

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current therapeutic modalities to treat urethral strictures are associated with several challenges and shortcomings. Therefore, significant strides have been made to develop strategies with minimal side effects and the highest therapeutic potential. In this framework, electrospun scaffolds incorporated with various cells or bioactive agents have provided promising vistas to repair urethral defects. Due to the biomimetic nature of these constructs, they can efficiently mimic the native cells' niches and provide essential microenvironmental cues for the safe transplantation of multiple cell types. Furthermore, these scaffolds are versatile platforms for delivering various drug molecules, growth factors, and nucleic acids. This review discusses the recent progress, applications, and challenges of electrospun scaffolds to deliver cells or bioactive agents during the urethral defect repair process. First, the current status of electrospinning in urethral tissue engineering is presented. Then, the principles of electrospinning in drug and cell delivery applications are reviewed. Finally, the recent preclinical studies are summarized and the current challenges are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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