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Enregistrement W4412427228 · doi:10.1021/acs.biomac.5c00765

Molecular and Macroscopic Considerations for Degradable Aliphatic Polyester Biomaterial Design

2025· review· en· W4412427228 sur OpenAlexafffund
Brenden Wheeler, Kyle Medd, Kaitlyn E. Woodworth, Locke Davenport Huyer

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolyesterBiomaterialCopolymerBiocompatible materialDegradation (telecommunications)Drug deliveryMaterials scienceChemistryPolymerNanotechnologyComputer scienceBiochemical engineeringBiomedical engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degradable aliphatic polyesters (DAPs) are integral materials for the design of resorbable medical devices including resorbable sutures, drug delivery depots, and temporary tissue growth supports. The clinical application of DAPs is due to their ability to resorb over a therapeutic window. Control over resorption rates is defined by material properties, which inform the selection of a formulation for specific applications. This review examines the synthesis and degradation behavior of DAPs for biomedical applications. We focus on copolymer DAPs, which offer promising opportunities to tailor resorption by strategically incorporating diverse α,ω-dicarboxylic acid and α,ω-diol monomers. We analyze the molecular and macroscopic factors influencing hydrolytic degradation, correlating these to the copolymer composition. We highlight emerging approaches for assessing degradation behavior through efficient techniques and real-time monitoring capabilities. Material property-informed DAP innovation offers a strategy for improved resorbable device performance tailored for specific biomedical applications.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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