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Enregistrement W162516948 · doi:10.1039/9781849737074-00001

Biomimicry and Materials in Medicine

2014· book-chapter· en· W162516948 sur OpenAlexaff
Larisa‐Emilia Cheran, Alin Cheran, Michael Thompson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyBiocompatibilityBiological materialsMaterials scienceNatural materialsBiomedical engineeringBiomimeticsCeramicEngineeringPolymer scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter describes the incorporation of man-made materials into a variety of medical devices. There is an emphasis on the properties of materials that “copy” or at least reflect those of natural tissue. This relatively new technology is often called biomimicry and is an important aspect of medical treatment. Following a précis of material physical properties that are potentially applicable to such devices, the chapter systematically, but concisely, reviews particular classes of materials in terms of their use in medicine. Materials such as alloys of nickel and titanium are capable of shape memory transformations, where the mechanism of the effect is based on thermal energy acquired by the alloy through heating provides the energy necessary for the atoms to return to their original positions, so the sample regains its original shape. Such materials are employed in medical devices such as vascular stents, surgical tools, and cardiac catheters. Various ceramics such as zirconia and hydroxyapatite are used widely in implant technology such as hip and joint replacement. A major criterion for this type of material is their apparent biocompatibility in terms of interaction with tissue. In a similar vein, a variety of polymeric materials have been employed not just for tissue replacement but also as scaffolds for growth of cells and as an agent for drug release. There has also been interest in combining polymeric materials with nanoparticles in attempts to take advantage of the properties of these entities. One area that has attracted considerable research with respect to materials in medicine is neuroscience. In particular, quantum dots and other nanoparticle-based optical probes are employed successfully for reporting neurotransmitter concentrations and dynamic molecular processes with respect to neurons and glia cells. Nanotubes and nanowires have found utility for highly local electrical measurements, sensing of neurochemicals, for the delivery of photons to specific locations, and for the local release or collection of chemicals with regard to neural tissue. From a neuroregeneration perspective, carbon nanotubes can perform as a scaffold for the repair of injured nerves. Finally, a significant number of studies have appeared on the use of electronic devices such as field-effect transistors, often incorporating materials such as graphene, for the detection of neurotransmitters and other biochemicals. The chapter finishes with a look at the vexing problem of the material–biological fluid interaction which is crucial as it pertains to implant biocompatibility. There are known deleterious medical effects associated with this issue, such as micro-clot formation, that are thought to be initially instigated by surface protein adsorption. One possibility to ameliorate the problem with dramatic enhancement of biocompatibility through ultra-thin adlayer formation on a polymer substrate is described.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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