Innovative Use of Nanomaterials in Treating Retinopathy of Prematurity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Retinopathy of prematurity (ROP) is a severe condition primarily affecting premature infants with a gestational age (GA) of 30 weeks or less and a birth weight (BW) of 1500 g or less. The objective of this review is to examine the risk factors, pathogenesis, and current treatments for ROP, such as cryotherapy, laser photocoagulation, and anti-VEGF therapy, while exploring the limitations of these approaches. Additionally, this review evaluates emerging nanotherapeutic strategies to address these challenges, aiming to improve ROP management. METHODS: A comprehensive literature review was conducted to gather data on the pathogenesis, traditional treatment methods, and novel nanotherapeutic approaches for ROP. This included assessing the efficacy and safety profiles of cryotherapy, laser treatment, anti-VEGF therapy, and nanotherapies currently under investigation. RESULTS: Traditional treatments, while effective in reducing disease progression, exhibit limitations, including long-term complications, tissue damage, and systemic side effects. Nanotherapeutic approaches, on the other hand, have shown potential in offering targeted drug delivery with reduced systemic toxicity, improved ocular drug penetration, and sustained release, which could decrease the frequency of treatments and enhance therapeutic outcomes. CONCLUSIONS: Nanotherapies represent a promising advancement in ROP treatment, offering safer and more effective management strategies. These innovations could address the limitations of traditional therapies, reducing complications and improving outcomes for premature infants affected by ROP. Further research is needed to confirm their efficacy and safety in clinical practice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».