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Enregistrement W4405314836 · doi:10.1016/j.jobab.2024.12.001

Macroporous scaffolds based on biomass polymers and their applications in wound healing

2024· article· en· W4405314836 sur OpenAlexvenueno aff
Daqian Gao, William D. Shipman, Ya‐Ping Sun, Joshua Glahn, Leleda Beraki, Henry C. Hsia

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch and DevelopmentOffice of Research and Development
Mots-clésWound healingPolymerBiomass (ecology)Biomedical engineeringMaterials scienceMedicineComposite materialBiologySurgeryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid advancement of biomedical polymers has raised significant concerns about the disposal of medical polymer waste. Sustainable biomass materials derived from renewable sources in nature have emerged as promising alternatives to petroleum-based polymers for medical applications and tissue engineering due to their abundance, biodegradability, and environmental friendliness. In tissue engineering, interconnected macropores within biomaterials are crucial as they provide space and interfaces for cells, enhancing permeability for nutrient and waste transport. In this review, we summarize recent developments in the use of biomass materials to engineer macroporous tissue engineering scaffolds. We highlight key techniques, such as microparticles assembly, leaching template, and bioprinting that can create macropores within scaffolds composed of biomass materials and their composites. In addition, we investigate the applications of the macroporous scaffolds in wound healing, with a focus on cell behaviors within macroporous constructs and their role in treating chronic wounds. We envision that the combination of the bicontinuous macropores and biomass-based materials can create an ideal cellular environment and provide a powerful platform for wound healing and tissue regeneration.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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