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Enregistrement W4297957100

A review of fibrin and fibrin composites for bone tissue engineering

2017· review· en· W4297957100 sur OpenAlexaboutno aff
Abeer Adnan Noori Adnan Noori, Ashrafi SJ, R Vaez-Ghaemi, A Hatamian-Zaremi, Webster TJ

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibrinComposite materialMaterials scienceBiomedical engineeringMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alireza Noori,1 Seyed Jamal Ashrafi,2 Roza Vaez-Ghaemi,3 Ashraf Hatamian-Zaremi,4 Thomas J Webster5 1Department of Tissue Engineering and Applied Cell Sciences, Faculty of Advanced Technologies in Medicine, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, 2School of Medicine, Shahroud University of Medical Sciences, Shahroud, Iran; 3Department of Chemical and Biological Engineering, Faculty of Biomedical Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada; 4Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Tehran, Iran; 5Department of Chemical Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA Abstract: Tissue engineering has emerged as a new treatment approach for bone repair and regeneration seeking to address limitations associated with current therapies, such as autologous bone grafting. While many bone tissue engineering approaches have traditionally focused on synthetic materials (such as polymers or hydrogels), there has been a lot of excitement surrounding the use of natural materials due to their biologically inspired properties. Fibrin is a natural scaffold formed following tissue injury that initiates hemostasis and provides the initial matrix useful for cell adhesion, migration, proliferation, and differentiation. Fibrin has captured the interest of bone tissue engineers due to its excellent biocompatibility, controllable biodegradability, and ability to deliver cells and biomolecules. Fibrin is particularly appealing because its precursors, fibrinogen, and thrombin, which can be derived from the patient’s own blood, enable the fabrication of completely autologous scaffolds. In this article, we highlight the unique properties of fibrin as a scaffolding material to treat bone defects. Moreover, we emphasize its role in bone tissue engineering nanocomposites where approaches further emulate the natural nanostructured features of bone when using fibrin and other nanomaterials. We also review the preparation methods of fibrin glue and then discuss a wide range of fibrin applications in bone tissue engineering. These include the delivery of cells and/or biomolecules to a defect site, distributing cells, and/or growth factors throughout other pre-formed scaffolds and enhancing the physical as well as biological properties of other biomaterials. Thoughts on the future direction of fibrin research for bone tissue engineering are also presented. In the future, the development of fibrin precursors as recombinant proteins will solve problems associated with using multiple or single-donor fibrin glue, and the combination of nanomaterials that allow for the incorporation of biomolecules with fibrin will significantly improve the efficacy of fibrin for numerous bone tissue engineering applications. Keywords: fibrin, fibrinogen, injectable hydrogel, fibrin preparation, fibrin beads, fibrin coating, nanofibrous scaffold, bone repair

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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