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Enregistrement W4390175776 · doi:10.3390/ma17010086

Hydrogels in Ophthalmology: Novel Strategies for Overcoming Therapeutic Challenges

2023· article· en· W4390175776 sur OpenAlexaff
Kevin Y. Wu, Dania Akbar, Michel Giunta, Ananda Kalevar, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsDrug deliveryBiocompatibilityMedicinePosterior segment of eyeballNanotechnologyOphthalmologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human eye's intricate anatomical and physiological design necessitates tailored approaches for managing ocular diseases. Recent advancements in ophthalmology underscore the potential of hydrogels as a versatile therapeutic tool, owing to their biocompatibility, adaptability, and customizability. This review offers an exploration of hydrogel applications in ophthalmology over the past five years. Emphasis is placed on their role in optimized drug delivery for the posterior segment and advancements in intraocular lens technology. Hydrogels demonstrate the capacity for targeted, controlled, and sustained drug release in the posterior segment of the eye, potentially minimizing invasive interventions and enhancing patient outcomes. Furthermore, in intraocular lens domains, hydrogels showcase potential in post-operative drug delivery, disease sensing, and improved biocompatibility. However, while their promise is immense, most hydrogel-based studies remain preclinical, necessitating rigorous clinical evaluations. Patient-specific factors, potential complications, and the current nascent stage of research should inform their clinical application. In essence, the incorporation of hydrogels into ocular therapeutics represents a seminal convergence of material science and medicine, heralding advancements in patient-centric care within ophthalmology.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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