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Enregistrement W4394018921 · doi:10.1016/j.reth.2024.02.011

Applications of blood plasma derivatives for cutaneous wound healing: A mini-review of clinical studies

2024· article· en· W4394018921 sur OpenAlexaff
Kayvan Mehdipour chari, Seyed Ehsan Enderami, Reyhaneh Nassiri Mansour, Elham Hasanzadeh, Javad Amini Mahabadi, Mohamadfoad Abazari, Peyman Asadi, Atefeh Hojjat

Notice bibliographique

RevueRegenerative Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMazandaran University of Medical Sciences
Mots-clésPlatelet-rich plasmaMedicineWound healingRegeneration (biology)Tissue repairRegenerative medicinePlateletIntensive care medicineSurgeryStem cellInternal medicineBiomedical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin injuries are a global healthcare problem. Chronic ulcers do not heal in a timely fashion, so it is essential to help the body with skin repair. There are some treatments that have been applied to chronic ulcers. One of these treatments is growth factor (GF) therapy. Platelet-rich plasma (PRP) and Platelet-poor plasma (PPP) are two types of plasma derivatives containing many GFs important for wound healing. Several works have reported their application in wound healing and tissue regeneration. The use of autologous PRP is now an adequate alternative in regenerative medicine. It was also demonstrated that PPP is a hemostatic agent for wounds. This review has studied the latest clinical studies, which have applied PRP and PPP to patients with chronic wounds.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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