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Enregistrement W1944274728 · doi:10.1111/j.1708-8208.2011.00354.x

Biomedical Ti–Mo Alloys with Surface Machined and Modified by Laser Beam: Biomechanical, Histological, and Histometric Analysis in Rabbits

2011· article· en· W1944274728 sur OpenAlexvenueno aff
Nilson T. C. Oliveira, Fernando Pozzi Semeghini Guastaldi, Vittoria Perrotti, Eduardo Hochuli‐Vieira, Antônio Carlos Guastaldi, Adriano Piattelli

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual PaulistaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMaterials scienceLaserBiomedical engineeringImplantIrradiationDentistryMedicineSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In vivo bone response was assessed by removal torque, hystological and histometrical analysis on a recently developed biomedical Ti-15Mo alloy, after surface modification by laser beam irradiation, installed in the tibia of rabbits. MATERIALS AND METHODS: A total of 32 wide cylindrical Ti-15Mo dental implants were obtained (10mm × 3.75mm). The implants were divided into two groups: 1) control samples (Machined surface - MS) and 2) implants with their surface modified by Laser beam-irradiation (Test samples - LS). Six implants of each surface were used for removal torque test and 10 of each surface for histological and histometrical analysis. The implants were placed in the tibial metaphyses of rabbits. RESULTS: Average removal torque was 51.5Ncm to MS and >90Ncm to LS. Bone-to-implant-contact percentage was significantly higher for LS implants both in the cortical and marrow regions. CONCLUSIONS: The present study demonstrated that laser treated Ti-15Mo alloys are promising materials for biomedical application.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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