Membrana de nanocelulose com fator de crescimento do endotélio vascular (VEGF): futuro na cicatrização de queimaduras profundas?
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Queimaduras são lesões causadas por diversos agentes que promovem a destruição da pele podendo chegar à exposição de tecidos mais profundos. Para melhor uso desta variedade de opções de seu tratamento é importante conhecer-se suas causas, extensão e métodos de tratamento. Objetivo: Atualizar o uso de membranas de nanocelulose, fator de crescimento do endotélio vascular e outros complementos na cicatrização de queimaduras. Método: Revisão feita com material e análise selecionados a partir de pesquisa em plataformas virtuais (SciELO, Google Scholar, Biblioteca Virtual em Saúde, Pubmed e Scopus) por meio dos descritores: “proteínas da membrana bacteriana; fator de crescimento do endotélio vascular; VEGFR; curativos biológicos; curativos” e seus equivalentes em inglês “bacterial outer membrane proteins; vascular endothelial growth fator; dressing; VEGFR; biological dressings” com busca AND ou OR, considerando o título e/ou resumo. Após, foi feita leitura na íntegra dos artigos. Resultado: Foram incluídos 45 artigos. Conclusão: Embora sejam necessárias mais pesquisas, estudos já publicados evidenciam que o enriquecimento das membranas de nanocelulose com alguns aditivos como o Fator de Crescimento do Endotélio Vascular VEGF) e incorporação de sensores que possam monitorar as condições das feridas resultará em curativos altamente eficazes. Considerando o avanço tecnológico para produzir membranas de baixo custo, associado à inteligência artificial e os esforços dos pesquisadores, em breve o benefício à saúde pública será evidente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".