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Enregistrement W4364323071 · doi:10.47611/jsrhs.v11i4.3419

Xenotransplantation and its adverse effects on the immunology of the human body and solutions

2022· article· en· W4364323071 sur OpenAlexaff
Chaitanya Krishna, Jothsna Kethar

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueXenotransplantation and immune response
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenotransplantationPopulationTransplantationOrgan transplantationImmunologyIntensive care medicineHuman bodyRisk analysis (engineering)MedicineBiologyEnvironmental healthSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current demand in the U.S. for a transplant far exceeds of what is available. In fact, 22 people die each day because they do not get the necessary organ in time. With the human population growing, this problem will surely continue to get worse, but innovative solutions exist. Xenotransplantation, a method where a non-human organ is transplanted into a human, offers exciting potential like none seen before. An unlimited number of cells, tissues, and organs could be “manufactured” through genetic engineering, and this would truly be able to solve the high demand of organs in the United States. Obviously, tons of hurdles exist. Based on multiple sources, specific effects because of hidden diseases inside the graft, or organ of the animal, can cause damage to the patient which is alarming. Organ rejection is also deeply covered: the several types and what it entails in the body. Analyzing from various sources, the purpose of this research paper is to explain the adverse effects that transplantation can cause and to promote further research and investigation on combating the adversities presented.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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