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Enregistrement W4386864273 · doi:10.3390/polym15183812

Bacterial Nanocellulose Hydrogel: A Promising Alternative Material for the Fabrication of Engineered Vascular Grafts

2023· review· en· W4386864273 sur OpenAlexafffund
D. Liu, Qingshan Meng, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésNanocelluloseBacterial celluloseBiomaterialBiocompatible materialVascular graftNeovascularizationTissue engineeringMaterials scienceAngiogenesisNanotechnologyCelluloseRegeneration (biology)Biomedical engineeringMedicineChemistryBiologyCell biologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood vessels are crucial in the human body, providing essential nutrients to all tissues while facilitating waste removal. As the incidence of cardiovascular disease rises, the demand for efficient treatments increases concurrently. Currently, the predominant interventions for cardiovascular disease are autografts and allografts. Although effective, they present limitations including high costs and inconsistent success rates. Recently, synthetic vascular grafts, made from artificial materials, have emerged as promising alternatives to traditional methods. Among these materials, bacterial cellulose hydrogel exhibits significant potential for tissue engineering applications, particularly in developing nanoscale platforms that regulate cell behavior and promote tissue regeneration, attributed to its notable physicochemical and biocompatible properties. This study reviews recent progress in fabricating engineered vascular grafts using bacterial nanocellulose, demonstrating the efficacy of bacterial cellulose hydrogel as a biomaterial for synthetic vascular grafts, specifically for stimulating angiogenesis and neovascularization.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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