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Enregistrement W4405394727 · doi:10.1016/j.jobab.2024.11.006

Cellulose-based suture: State of art, challenge, and future outlook

2024· article· en· W4405394727 sur OpenAlexvenueno aff
Meiyan Wu, Lei Ding, Xiaoying Bai, Mehdi Rahmaninia, Yiran Li, Bin Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationQingdao Municipal Science and Technology BureauChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCelluloseState (computer science)Fibrous jointState of artPolymer scienceMaterials scienceChemical engineeringComputer scienceEngineeringMedicineData scienceSurgeryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical sutures as the most widely used and high-value implanted materials are of vital importance in wound closure and healing. Among them, cellulose-based sutures with multifunctionality have been developed in recent decades, and are very promising to replace the fossil-based synthetic sutures. Therefore, this paper aims at covering the history and recent advances of cellulose-based suture, mainly including the materials used (e.g., natural cellulose, nanocellulose, and regenerated cellulose), fabrication methods and mechanism of wet spinning and the recently developed interfacial polyelectrolyte complexation spinning, as well as suture application performance (such as mechanical properties, cytocompatibility, biodegradability, absorbable properties, and antibacterial properties). More importantly, it summarizes all cellulose-based sutures, and then delves deep into the challenges and future outlook. Thus, this review provides an important reference for the development of high-end cellulose-based medical sutures.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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