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Enregistrement W4405358467 · doi:10.1016/j.dental.2024.12.003

Guidance for evaluating biomaterials’ properties and biological potential for dental pulp tissue engineering and regeneration research

2024· review· en· W4405358467 sur OpenAlexaff
Vinícius Rosa, Bruno Neves Cavalcanti, Jacques E. Nör, Arzu Tezvergil‐Mutluay, Nick Silikas, Marco C. Bottino, Anil Kishen, Diana Gabriela Soares, Cristiane Miranda França, Paul R. Cooper, Henry F. Duncan, Jack L. Ferracane, David C. Watts

Notice bibliographique

RevueDental Materials · 2024
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésMaterials scienceRegeneration (biology)Tissue engineeringBiomedical engineeringDental pulp stem cellsHard tissueDentistryEngineeringStem cellMedicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dental pulp regeneration is a complex and advancing field that requires biomaterials capable of supporting the pulp's diverse functions, including immune defense, sensory perception, vascularization, and reparative dentinogenesis. Regeneration involves orchestrating the formation of soft connective tissues, neurons, blood vessels, and mineralized structures, necessitating materials with tailored biological and mechanical properties. Numerous biomaterials have entered clinical practice, while others are being developed for tissue engineering applications. The composition and a broad range of material properties, such as surface characteristics, degradation rate, and mechanical strength, significantly influence cellular behavior and tissue outcomes. This underscores the importance of employing robust evaluation methods and ensuring precise and comprehensive reporting of findings to advance research and clinical translation. AIMS: This article aims to present the biological foundations of dental pulp tissue engineering alongside potential testing methodologies and their advantages and limitations. It provides guidance for developing research protocols to evaluate the properties of biomaterials and their influences on cell and tissue behavior, supporting progress toward effective dental pulp regeneration strategies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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