Osseoconductivity of a Specific Streptavidin–Biotin–Fibronectin Surface Coating of Biotinylated Titanium Implants – A Rabbit Animal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biofunctionalized implant surfaces may accelerate bony integration and increase long-term stability. PURPOSE: The aim of the study was to evaluate the osseous reaction toward biomimetic titanium implants surfaces coated with quasicovalent immobilized fibronectin in an in vivo animal model. MATERIALS AND METHODS: A total of 84 implants (uncoated [control 1, n = 36], streptavidin-biotin coated [test 1, n = 24], streptavidin-biotin-fibronectin coated [test 2, n = 24]) were inserted 1 mm supracortically in the proximal tibia of 12 rabbits. The samples were examined after 3 and 6 weeks. Total bone-implant contact (tBIC; %), bone-implant contact in the cortical (cBIC; %) and in the spongious bone (sBIC; %) as well as the percentage of linear bone fill (PLF; %) were evaluated. RESULTS: After 3 weeks, streptavidin-biotin-fibronectin implants had a significant higher sBIC (p = .043) and PLF (p = .007) compared with the uncoated samples. After 6 weeks, this difference was significant for tBIC (p = .016) and cBIC (p < .001). Additionally, uncoated screws showed a significant higher sBIC when compared with the fibronectin coating (p < .001). Streptavidin-biotin-coated implants showed less bone growth at both time points of all examined parameters when compared with their counterparts (all p < .001). CONCLUSIONS: Quasicovalent immobilization of biotinylated fibronectin with the streptavidin-biotin-fibronectin system on smooth surface titanium shows a beneficial faster osseous healing in vivo. Besides, an antifouling effect of the streptavidin-biotin coating was proven.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».