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Enregistrement W1965462419 · doi:10.1002/jbm.a.31910

Surface modification of collagen‐based artificial cornea for reduced endothelialization

2008· article· en· W1965462419 sur OpenAlexaff
Mehrdad Rafat, Takeshi Matsuura, Fengfu Li, May Griffith

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSurface modificationCorneaGraftingBiomedical engineeringAdhesionContact angleSelf-healing hydrogelsSwellingCell adhesionFourier transform infrared spectroscopyBiophysicsComposite materialChemical engineeringPolymer chemistryOphthalmologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to develop collagen-based hydrogels as tissue substitutes for corneal transplantation. The design of the full-thickness corneal grafts includes prevention of cell migration onto the posterior surface of the implants, using a plasma-assisted surface modification technique. Briefly, the hydrogel materials were subjected to ammonia plasma functionalization followed by grafting of alginate macromolecules to the target surface. The treated materials surfaces showed observable decreases in endothelial cell attachment. The decrease in cell attachment and adhesion was dependant upon the concentration of alginate and plasma radio frequency (RF) power. High concentrations of alginate 5% (w/v) and high RF power of 100 W produced surfaces with minimal cell attachment. The plasma-alginate treatment did not adversely affect the optical or swelling properties of the constructs. Contact angle measurement analysis revealed that the posterior surface hydrophilicity significantly increased after the treatment. The grafting of alginate to the implants surfaces was confirmed by fourier transform infrared spectroscopy. Both of the untreated and alginate grafted corneal materials were found to be superior to human cornea in optical and swelling 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0000,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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