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Enregistrement W4385201660 · doi:10.3390/gels9070591

A Review of Metal Nanoparticles Embedded in Hydrogel Scaffolds for Wound Healing In Vivo

2023· review· en· W4385201660 sur OpenAlexaff
Sara Sheikh‐Oleslami, Brendan Tao, Jonathan D’Souza, Fahad Butt, Hareshan Suntharalingam, Lucas Rempel, Nafise Amiri

Notice bibliographique

RevueGels · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanomedicineNanotechnologyMaterials scienceNanoparticleWound healingBiocompositeSelf-healing hydrogelsIn vivoNanomaterialsBiomedical engineeringEngineeringMedicineComposite materialComposite numberSurgeryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An evolving field, nanotechnology has made its mark in the fields of nanoscience, nanoparticles, nanomaterials, and nanomedicine. Specifically, metal nanoparticles have garnered attention for their diverse use and applicability to dressings for wound healing due to their antimicrobial properties. Given their convenient integration into wound dressings, there has been increasing focus dedicated to investigating the physical, mechanical, and biological characteristics of these nanoparticles as well as their incorporation into biocomposite materials, such as hydrogel scaffolds for use in lieu of antibiotics as well as to accelerate and ameliorate healing. Though rigorously tested and applied in both medical and non-medical applications, further investigations have not been carried out to bring metal nanoparticle-hydrogel composites into clinical practice. In this review, we provide an up-to-date, comprehensive review of advancements in the field, with emphasis on implications on wound healing in in vivo experiments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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