Corneal tissue engineering: From research to industry, quality of life impact, and Latin American ophthalmologists' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background Tissue engineering research aims to address the global shortage of donated corneal tissue, yet challenges persist in clinical translation. This study assesses the pathway from basic research to clinical adoption in corneal tissue engineering. Methods Bibliometric and patent analyses were conducted using the Web of Science-Core Collection and Lens databases to identify top authors, countries, journals, publication trends, inventors, patent statuses, and affiliated companies. A quality-adjusted life year (QALY) analysis compared engineered corneal endothelium to full keratoplasty. A pilot study surveyed thirty ophthalmologist surgeons from eight Latin American countries. Results A strong upward publication trend (R2 = 0.89, p = 1.53x10^-9) in corneal endothelium engineering was observed over the past decade, led by the USA, China, and Japan. Among 614 research papers, 26 patents and 10 companies were identified. Engineered corneal endothelium showed a QALY gain of 0.74 versus 0.07 of corneal transplants. Most survey respondents (97%) expressed interest in adopting engineered corneal endothelium for transplantation if affordability, biocompatibility, and functionality were assured. Conclusions While tissue engineering offers promise in alleviating corneal scarcity, a significant gap remains between scientific advancements and clinical adoption, presenting “death valleys.” Addressing this requires more efficient navigation of the interplay between scientific progress, technology adoption, and clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».