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Enregistrement W1489284564 · doi:10.1111/j.1708-8208.2009.00179.x

Accelerated Photo-Induced Hydrophilicity Promotes Osseointegration: An Animal Study

2009· article· en· W1489284564 sur OpenAlexvenueno aff
Ryo Jimbo, Daisuke Ono, Yuko Hirakawa, Tetsurou Odatsu, Tsunehiro Tanaka, Takashi Sawase

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationAppositionTitaniumMaterials scienceDentistryAnodizingImplantBiomedical engineeringFluorideChemistryMedicineComposite materialSurgeryMetallurgyAnatomyInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the previous in vitro study, fluoride-modified, anodized porous titanium was proven to have enhanced its photo-induced hydrophilicity, which induced the hyperactivation of initial cell response. PURPOSE: The purpose of the present study was to investigate in vivo bone apposition during the early stages of osseointegration in rabbit tibiae. MATERIALS AND METHODS: Anodized porous titanium implants (TiU, TiUnite®, Nobel Biocare AB, Göteborg, Sweden) were modified with 0.175 wt% ammonium hydrogen fluoride solution (NH(4) F-HF(2) ). Twenty-four hours prior to the experiments, the surface-modified implants were ultraviolet-irradiated (modTiU). Blinded and unpackaged TiU implants were used as controls. Thereafter, the implants were placed in the rabbit tibial metaphyses and histomorphometrically analyzed at 2 and 6 weeks after insertion. RESULTS: ModTiU demonstrated a significantly greater degree of bone-to-metal contact than TiU after 2 and 6 weeks of healing. CONCLUSION: The results proved that the enhanced photo-induced hydrophilicity of the NH(4) F-HF(2) -modified anodized implants promoted bone apposition during the early stages of osseointegration.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations51
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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