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Enregistrement W4390909491 · doi:10.1139/cjpp-2023-0202

Stem cell therapy for cardiac regeneration: past, present, and future

2024· article· en· W4390909491 sur OpenAlexafffundvenue
Jaideep Kaur Gill, Sargun Kaur Rehsia, Elika Verma, Niketa Sareen, Sanjiv Dhingra

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStem cellRegenerative medicineStem-cell therapyInduced pluripotent stem cellMedicineEmbryonic stem cellRegeneration (biology)Cell therapyIntensive care medicineTransplantationNeuroscienceBioinformaticsBiologySurgeryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac disorders remain the leading cause of mortality worldwide. Current clinical strategies, including drug therapy, surgical interventions, and organ transplantation offer limited benefits to patients without regenerating the damaged myocardium. Over the past decade, stem cell therapy has generated a keen interest owing to its unique self-renewal and immune privileged characteristics. Furthermore, the ability of stem cells to differentiate into specialized cell types, has made them a popular therapeutic tool against various diseases. This comprehensive review provides an overview of therapeutic potential of different types of stem cells in reference to cardiovascular diseases. Furthermore, it sheds light on the advantages and limitations associated with each cell type. An in-depth analysis of the challenges associated with stem cell research and the hurdles for its clinical translation and their possible solutions have also been elaborated upon. It examines the controversies surrounding embryonic stem cells and the emergence of alternative approaches, such as the use of induced pluripotent stem cells for cardiac therapeutic applications. Overall, this review serves as a valuable resource for researchers, clinicians, and policymakers involved in the field of regenerative medicine, guiding the development of safe and effective stem cell-based therapies to revolutionize patient care.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,267

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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