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Enregistrement W4412640665 · doi:10.1111/jcmm.70478

Niosomal Hydrogel Loaded With Bromelain: A Promising Solution for Reducing Skin Collagen in Scleroderma Patients

2025· article· en· W4412640665 sur OpenAlexaff
Hanieh Ardeshiri, Mina Ghorbani, Mohammad Ali Nazarinia, Kimia Falamarzi, Ali Mohammad Tamaddon, Negar Azarpira

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular and Molecular Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePineapple and bromelain studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiosomeScleroderma (fungus)MedicineFibrosisDermatologyBiomedical engineeringMaterials sciencePathologyChemistryVesicle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin fibrosis in scleroderma is a chronic and debilitating condition that affects the quality of life of patients. In this study, we fabricated a niosomal hydrogel containing bromelain to reduce skin collagen and improve skin softness in scleroderma patients. The niosomes were prepared using the thin film hydration method and exhibited a drug loading efficiency of 52.2%. They demonstrated high monodispersity, with mean sizes lower than 200 nm. The results showed a significant reduction in mean dermal thickness from 1195 μm before treatment to 750 μm after the 2-month treatment period. This reduction in dermal thickness and improved skin softness can be attributed to the decomposition of accumulated skin collagen in individuals with scleroderma. Additionally, the treatment was found to be effective in reducing skin collagen levels compared to conventional treatment options that merely impede collagen synthesis. The current study underscores the potential of bromelain niosomal hydrogel as a promising strategy for managing skin fibrosis in scleroderma.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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