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Enregistrement W4413376389 · doi:10.1080/00914037.2025.2546870

Polyglycerols-based hydrogels for biomedical applications: a comprehensive review

2025· article· en· W4413376389 sur OpenAlexaff
Soheila Zare, Hadi Hosseinpour, Mohammad Foad Abazari, Tayebeh Noori, Rana Jahanban‐Esfahlan, Mehdi Jaymand

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Polymeric Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsPolymer scienceMaterials scienceBiomedical engineeringEngineeringPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyglycerols (PGs) and their derivatives are promising biomaterials for fabricating hydrogels due to their high performance and inherent physicochemical (e.g., hydrophilicity, and long-term temperature and pH stabilities) as well as biological (e.g., cyto-/bio-compatibility, biodegradability, and minimal cell adhesion and protein absorption) properties. These hydrogels are suitable candidates for many biomedical applications such as drug, biomacromolecules, and gene delivery, regenerative medicine, and diagnostic molecules carrier for various imagines. The presence of functional hydroxyl groups on the polyether backbone allows further modification of the PGs structures, and increasing their solubilities, targeting abilities, and biocompatibilities. In addition, PGs can be incorporated into “smart” systems to afford stimuli-responsive hydrogels that provide the possibility of changing the mechanical and biochemical properties widely for the hydrogels. Addressing some challenges, including industrial-scale production of PGs with precise branching and controlled molecular weight, refine the synthesis and purification processes, and designing novel biodegradable crosslinkers can be facilitate the manufacturing of PGs-based hydrogels for various biomedical applications. This review consolidates the recent progresses in the synthesis and properties of PGs, and biomedical applications of PGs-based hydrogels.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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