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Enregistrement W4390782188 · doi:10.1002/smtd.202301349

Gas Therapy: Generating, Delivery, and Biomedical Applications

2024· review· en· W4390782188 sur OpenAlexaff
Pejman Ghaffari‐Bohlouli, Hafez Jafari, Oseweuba Valentine Okoro, Houman Alimoradi, Lei Nie, Guohua Jiang, Ashok Kakkar, Amin Shavandi

Notice bibliographique

RevueSmall Methods · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésHydrogen sulfideHydrogen sulphideMedicineNanotechnologyIntensive care medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) with complementary effects on the condition of various diseases are known as therapeutic gases. The targeted delivery and in situ generation of these therapeutic gases with controllable release at the site of disease has attracted attention to avoid the risk of gas poisoning and improve their performance in treating various diseases such as cancer therapy, cardiovascular therapy, bone tissue engineering, and wound healing. Stimuli-responsive gas-generating sources and delivery systems based on biomaterials that enable on-demand and controllable release are promising approaches for precise gas therapy. This work highlights current advances in the design and development of new approaches and systems to generate and deliver therapeutic gases at the site of disease with on-demand release behavior. The performance of the delivered gases in various biomedical applications is then discussed.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations95
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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