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Enregistrement W1776179583 · doi:10.5435/00124635-200600001-00036

Management of Segmental Bony Defects: The Role of Osteoconductive Orthobiologics

2006· review· en· W1776179583 sur OpenAlexaff
Michael D. McKee

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2006
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemineralized bone matrixSoft tissueDentistryBiomedical engineeringSurgerydBmMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our knowledge about, and the availability of, orthobiologic materials has increased exponentially in the last decade. Although previously confined to the experimental or animal-model realm, several orthobiologics have been shown to be useful in a variety of clinical situations. As surgical techniques in vascular anastomosis, soft-tissue coverage, limb salvage, and fracture stabilization have improved, the size and frequency of bony defects (commensurate with the severity of the initial injury) have increased, as well. Because all methods of managing segmental bony defects have drawbacks, a need remains for a readily available, void-filling, inexpensive bone substitute. Such a bone substitute fulfills a permissive role in allowing new bone to grow into a given defect. Such potential osteoconductive materials include ceramics, calcium sulfate or calcium phosphate compounds, hydroxyapatite, deproteinized bone, corals, and recently developed polymers. Some materials that have osteoinductive properties, such as demineralized bone matrix, also display prominent osteoconductive properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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