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Enregistrement W4327952336 · doi:10.3390/pharmaceutics15030986

Nanofibrous Scaffolds for Diabetic Wound Healing

2023· review· en· W4327952336 sur OpenAlexafffund
Anna Yusuf Aliyu, Oluwatoyin A. Adeleke

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFaculty of Health, Dalhousie University
Mots-clésWound healingMedicineDiabetic footFlexibility (engineering)Diabetes mellitusWound careDiabetic ulcersChronic woundAmputationBiomedical engineeringIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic wounds are one of the secondary health complications that develop in individuals who have poorly managed diabetes mellitus. This is often associated with delays in the wound healing process, resulting from long-term uncontrolled blood glucose levels. As such, an appropriate therapeutic approach would be maintaining blood glucose concentration within normal ranges, but this can be quite challenging to achieve. Consequently, diabetic ulcers usually require special medical care to prevent complications such as sepsis, amputation, and deformities, which often develop in these patients. Although several conventional wound dressings, such as hydrogels, gauze, films, and foams, are employed in the treatment of such chronic wounds, nanofibrous scaffolds have gained the attention of researchers because of their flexibility, ability to load a variety of bioactive compounds as single entities or combinations, and large surface area to volume ratio, which provides a biomimetic environment for cell proliferation relative to conventional dressings. Here, we present the current trends on the versatility of nanofibrous scaffolds as novel platforms for the incorporation of bioactive agents suitable for the enhancement of diabetic wound healing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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