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Enregistrement W4406177948 · doi:10.2196/65366

Cardiac Repair and Regeneration via Advanced Technology: Narrative Literature Review

2025· review· en· W4406177948 sur OpenAlexvenueno aff
Yugyung Lee, Sushil Shelke, Chi H Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRegeneration (biology)Computer scienceBiologyCell biologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death globally, and almost one-half of all adults in the United States have at least one form of heart disease. This review focused on advanced technologies, genetic variables in CVD, and biomaterials used for organ-independent cardiovascular repair systems. OBJECTIVE: A variety of implantable and wearable devices, including biosensor-equipped cardiovascular stents and biocompatible cardiac patches, have been developed and evaluated. The incorporation of those strategies will hold a bright future in the management of CVD in advanced clinical practice. METHODS: This study employed widely used academic search systems, such as Google Scholar, PubMed, and Web of Science. Recent progress in diagnostic and treatment methods against CVD, as described in the content, are extensively examined. The innovative bioengineering, gene delivery, cell biology, and artificial intelligence-based technologies that will continuously revolutionize biomedical devices for cardiovascular repair and regeneration are also discussed. The novel, balanced, contemporary, query-based method adapted in this manuscript defined the extent to which an updated literature review could efficiently provide research on the evidence-based, comprehensive applicability of cardiovascular devices for clinical treatment against CVD. RESULTS: Advanced technologies along with artificial intelligence-based telehealth will be essential to create efficient implantable biomedical devices, including cardiovascular stents. The proper statistical approaches along with results from clinical studies including model-based risk probability prediction from genetic and physiological variables are integral for monitoring and treatment of CVD risk. CONCLUSIONS: To overcome the current obstacles in cardiac repair and regeneration and achieve successful therapeutic applications, future interdisciplinary collaborative work is essential. Novel cardiovascular devices and their targeted treatments will accomplish enhanced health care delivery and improved therapeutic efficacy against CVD. As the review articles contain comprehensive sources for state-of-the-art evidence for clinicians, these high-quality reviews will serve as a first outline of the updated progress on cardiovascular devices before undertaking clinical studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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