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Enregistrement W4396968119 · doi:10.1038/s41467-024-48468-x

E-cardiac patch to sense and repair infarcted myocardium

2024· article· en· W4396968119 sur OpenAlexaff
Renjie Qiu, Xingying Zhang, Chen Song, Kaige Xu, Huijia Nong, Yi Li, Xianglong Xing, Kibret Mequanint, Qian Liu, Quan Yuan, Xiaomin Sun, Malcolm Xing, Leyu Wang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of WinnipegWestern UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTriboelectric effectNanogeneratorCardiac surgeryCardiac muscleMedicineCardiologyBiomedical engineeringMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive cardiac patches can rebuild the electroactive microenvironment for the infarcted myocardium but their repair effects benefit by carried seed cells or drugs. The key to success is the effective integration of electrical stimulation with the microenvironment created by conductive cardiac patches. Besides, due to the concerns in a high re-admission ratio of heart patients, a remote medicine device will underpin the successful repair. Herein, we report a miniature self-powered biomimetic trinity triboelectric nanogenerator with a unique double-spacer structure that unifies energy harvesting, therapeutics, and diagnosis in one cardiac patch. Trinity triboelectric nanogenerator conductive cardiac patches improve the electroactivity of the infarcted heart and can also wirelessly monitor electrocardiosignal to a mobile device for diagnosis. RNA sequencing analysis from rat hearts reveals that this trinity cardiac patches mainly regulates cardiac muscle contraction-, energy metabolism-, and vascular regulation-related mRNA expressions in vivo. The research is spawning a device that truly integrates an electrical stimulation of a functional heart patch and self-powered e-care remote diagnostic sensor.

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 enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,424

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations49
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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