MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415312859 · doi:10.1002/bmm2.70025

New opportunities for bioscaffold‐enabled spinal cord injury repair

2025· article· en· W4415312859 sur OpenAlexaff
Xiaoqing Qi, Yicheng Fu, Zhaoliang Su, Li Li, Subrata Chakrabarti, Peng Li, Yilun Wu, Fang Liu, Teng Gao, Zhifeng Dong, Lei Liu, Pei Cao

Notice bibliographique

RevueBMEMat · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Social Development Project of Zhenjiang CityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSpinal cord injuryRegeneration (biology)Stem cellAxonReview articleTissue engineeringSpinal cordTissue repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spinal cord injury (SCI) leads to high rates of central nervous system impairment and imposes a significant treatment burden, highlighting the need for effective repair strategies. Bioscaffolds are considered to be multifunctional materials composed of bioactive polymers and signaling molecules, showing potential comparable to tissue engineering approaches utilizing exogenous stem cells. These bioscaffolds, which act as biological frameworks, can modulate intrinsic neuronal regeneration and the external microenvironment to facilitate SCI repair. This review explores the current status and future prospects of three‐dimensional bioscaffolds for SCI repair, covering the pathophysiology of spinal cord injury, associated repair mechanisms, and key bioscaffold properties influencing repair efficiency. Notably, the review highlights new insights into the use of therapeutic bioscaffolds to promote endogenous stem cell differentiation, enhance axon growth, regulate the injury microenvironment, and support SCI repair. Finally, expert opinions are discussed, summarizing design principles for effective SCI‐repair bioscaffolds and underscoring their significant potential for clinical 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,503

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreMéthodes

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

Explorer davantage

Même revueBMEMatMême sujetElectrospun Nanofibers in Biomedical ApplicationsTravaux en français237 207