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Enregistrement W4400980899 · doi:10.55684/2024.82.e031

Membrana de nanocelulose com fator de crescimento do endotélio vascular (VEGF): futuro na cicatrização de queimaduras profundas?

2024· article· pt· W4400980899 sur OpenAlexaff
Nerlan Tadeu Gonçalves De Carvalho, Fernando Issamu Tabushi, Osvaldo Malafaia, Rafael Dib Possiedi, José Eduardo Ferreira Manso

Notice bibliographique

RevueBioSCIENCE · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryVEGF receptorsBiologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: Queimaduras são lesões causadas por diversos agentes que promovem a destruição da pele podendo chegar à exposição de tecidos mais profundos. Para melhor uso desta variedade de opções de seu tratamento é importante conhecer-se suas causas, extensão e métodos de tratamento. Objetivo: Atualizar o uso de membranas de nanocelulose, fator de crescimento do endotélio vascular e outros complementos na cicatrização de queimaduras. Método: Revisão feita com material e análise selecionados a partir de pesquisa em plataformas virtuais (SciELO, Google Scholar, Biblioteca Virtual em Saúde, Pubmed e Scopus) por meio dos descritores: “proteínas da membrana bacteriana; fator de crescimento do endotélio vascular; VEGFR; curativos biológicos; curativos” e seus equivalentes em inglês “bacterial outer membrane proteins; vascular endothelial growth fator; dressing; VEGFR; biological dressings” com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Após, foi feita leitura na íntegra dos artigos. Resultado: Foram incluídos 45 artigos. Conclusão: Embora sejam necessárias mais pesquisas, estudos já publicados evidenciam que o enriquecimento das membranas de nanocelulose com alguns aditivos como o Fator de Crescimento do Endotélio Vascular VEGF) e incorporação de sensores que possam monitorar as condições das feridas resultará em curativos altamente eficazes. Considerando o avanço tecnológico para produzir membranas de baixo custo, associado à inteligência artificial e os esforços dos pesquisadores, em breve o benefício à saúde pública será evidente.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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