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Enregistrement W4309668385 · doi:10.3390/jfb13040249

Collagen as a Biomaterial for Skin and Corneal Wound Healing

2022· review· en· W4309668385 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Functional Biomaterials · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesUniverzita Palackého v OlomouciUniversité de Montréal
Mots-clésWound healingExtracellular matrixMyofibroblastBiomaterialConnective tissueSelf-healing hydrogelsBiomedical engineeringMaterials scienceCorneaTissue engineeringSkin repairRegeneration (biology)Cell biologyPathologyMedicineFibrosisSurgeryBiologyOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cornea and the skin are two organs that form the outer barrier of the human body. When either is injured (e.g., from surgery, physical trauma, or chemical burns), wound healing is initiated to restore integrity. Many cells are activated during wound healing. In particular, fibroblasts that are stimulated often transition into repair fibroblasts or myofibroblasts that synthesize extracellular matrix (ECM) components into the wound area. Control of wound ECM deposition is critical, as a disorganized ECM can block restoration of function. One of the most abundant structural proteins in the mammalian ECM is collagen. Collagen type I is the main component in connective tissues. It can be readily obtained and purified, and short analogs have also been developed for tissue engineering applications, including modulating the wound healing response. This review discusses the effect of several current collagen implants on the stimulation of corneal and skin wound healing. These range from collagen sponges and hydrogels to films and membranes.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,261 · 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