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Enregistrement W1705123771 · doi:10.1111/cid.12037

In Vivo Evaluation of a Novel Implant Coating Agent: Laminin‐1

2013· article· en· W1705123771 sur OpenAlexvenueno aff
Kostas Bougas, Ryo Jimbo, Stefan Vandeweghe, Nick Tovar, Marta Baldassarri, Ali Alenezi, Malvin N. Janal, Paulo G. Coelho, Ann Wennerberg

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationNanoindentationIn vivoImplantLamininBiomedical engineeringCoatingMaterials scienceDentistryMedicineChemistrySurgeryComposite materialBiologyExtracellular matrix

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to assess the effect of implant coating with laminin-1 on the early stages of osseointegration in vivo. MATERIALS AND METHODS: Turned titanium implants were coated with the osteoprogenitor-stimulating protein, laminin-1 (TL). Their osteogenic performance was assessed with removal torque, histomorphometry, and nanoindentation in a rabbit model after 2 and 4 weeks. The performance of the test implants was compared with turned control implants (T), alkali- and heat-treated implants (AH), and AH implants coated with laminin-1. RESULTS: After 2 weeks, TL demonstrated significantly higher removal torque as compared with T and equivalent to AH. Bone area was significantly higher for the test surface after 4 weeks, while no significant changes were detected on the micromechanical properties of the surrounding bone. CONCLUSIONS: Within the limitations of this study, our results suggest a great potential for laminin-1 as a coating agent. A turned implant surface coated with laminin-1 could enhance osseointegration comparable with a bioactive implant surface while keeping the surface smooth.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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