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Enregistrement W4385327179 · doi:10.1111/odi.14692

Recent progress in regenerative therapy for damaged salivary glands: From bench to bedside

2023· review· en· W4385327179 sur OpenAlexaff
Riho Kanai, Kayo Hasegawa, Takunori Ogaeri, Simon D. Tran, Yoshinori Sumita

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNarrative reviewRegeneration (biology)Mesenchymal stem cellTranslational researchBench to bedsideStem-cell therapyCell therapyStem cellClinical trialRadiation therapyRegenerative medicineBioinformaticsTissue engineeringPathologyIntensive care medicineSurgeryMedical physicsBiologyBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: For functional restoration of salivary glands (SGs) injured by radiation therapy or Sjögren's syndrome (SS), various experimental approaches, such as gene therapy, tissue engineering, and cell-based therapy, have been proposed. This narrative review summarized recent progresses in research using cell-based therapies, including promising trials that could lead to bench-to-clinic applications. METHODS: A literature review based on PubMed publications in the last two decades was performed to summarize progresses in cell-based therapies for SG dysfunction. RESULTS: Over 100 experimental studies have shown the therapeutic potential of several types of cells, such as SG stem cells and mesenchymal stem cells, as well as effectively conditioned mononuclear cells, in both radiation injury and SS animal models. These therapies affect to slow fibrosis progression and stimulate tissue regeneration in atrophic glands. However, to date, only a total of seven studies have been developed to the stage of clinical study, showing the safety and preliminary efficacy. CONCLUSION: To lead the radical effectiveness expected in cell-based therapy, advances in reverse translational research and in innovative experimental research, based on the findings of recent clinical studies, will be critical in the next decade.

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: Sans objet · 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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0040,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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