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Enregistrement W1877877967 · doi:10.3390/coatings5040737

Novel Development of Biocompatible Coatings for Bone Implants

2015· article· en· W1877877967 sur OpenAlexaff
Nicholas Hou, Hiran Perinpanayagam, Mohammad Sayem Mozumder, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocompatible materialMaterials scienceDentistryBiomedical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged life expectancy also results in an increased need for high-performance orthopedic implants. It has been shown that a compromised tissue-implant interface could lead to adverse immune-responses and even the dislodging of the implant. To overcome these obstacles, our research team has been seeking ways to decrease the risk of faulty tissue-implant interfaces by improving the biocompatibility and the osteo-inductivity of conventional orthopedic implants using ultrafine particle coatings. These particles were enriched with various bioactive additives prior to coating, and the coated biomaterial surfaces exhibited significantly increased biocompatibility and osteoinductivity. Physical assessments firstly confirmed the proper incorporation of the bioactive additives after examining their surface chemical composition. Then, in vitro assays demonstrated the biocompatibility and osteo-inductivity of the coated surfaces by studying the morphology of attached cells and their mineralization abilities. In addition, by quantifying the responses, activities and gene expressions, cellular evaluations confirmed the positive effects of these polymer based bioactive coatings. Consequently, the bioactive ultrafine polymer particles demonstrated their ability in improving the biocompatibility and osteo-inductivity of conventional orthopedic implants. As a result, our research team hope to apply this technology to the field of orthopedic implants by making them more effective medical devices through decreasing the risk of implant-induced immune responses and the loosening of the implant.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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