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Haematological Performances of Carbon Coated PTFE by Plasma-Based Deposition

2010· article· en· W1993493330 sur OpenAlexafffund
Francesca Boccafoschi, Pascale Chevallier, A. Sarkissian, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensPlasmionique (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceRestenosisBiocompatibilityContact angleBiomedical engineeringCoatingThrombosisPolytetrafluoroethyleneCarbon fibersComposite materialSurgeryMetallurgyMedicineStentComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Materials in contact with tissue and biological fluids affect cell reaction that could eventually lead to clinical complications (i.e. thrombosis, restenosis). Improving the biological performances of the materials used for biomedical applications is the main goal of this study. In particular, cardiovascular devices require excellent haemo- and biocompatibility properties. PTFE is currently the main material used for vascular prostheses. After long contact periods with blood, clinical complications leading to thrombosis and restenosis are often reported. Improving the haematological performances of PTFE could significantly increase its life-time and decrease long-term complications. However, inadequately engineered surfaces could trigger the coagulation cascade with the formation of a clot, the first step towards a thrombosis. Plasma carbon-based coatings with varying nitrogen contents deposited on PTFE have been studied as promising coating to improve the haematological performances of PTFE implants. In this work, several techniques were applied to study the viscoelastic properties of blood after contact with virgin and treated PTFE as well as the presence and the clot morphology eventually formed onto the surfaces. The chemical composition of the surfaces was analysed with XPS and FTIR.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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