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Enregistrement W2009296356 · doi:10.1002/lsm.20493

Microtomographic analysis of healing of femtosecond laser bone calvarial wounds compared to mechanical instruments in mice with and without application of BMP‐7

2007· article· en· W2009296356 sur OpenAlexaff
Bruno Girard, Martin Cloutier, David J. Wilson, Cameron M. L. Clokie, R. J. Dwayne Miller, Brian C. Wilson

Notice bibliographique

RevueLasers in Surgery and Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalvariaFemtosecondWound healingLaserBiomedical engineeringBone healingMedicineDentistrySurgeryMaterials scienceChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: This study investigated the healing of femtosecond laser created wounds in an animal model. STUDY DESIGN: We have assessed the healing of critical size wounds in mice calvaria using three different wounding techniques: carbide bur, diamond end-cutting bur, and ultrafast femtosecond laser, and in the presence or absence of bone morphogenetic protein-7 (BMP). Wound closure was examined using microcomputerized tomography at 3, 6, 9, and 12 weeks. RESULTS: Results have shown partial closure at up to 12 weeks with all techniques that did not involve the use of BMP, with the least closure noted in the laser groups as suggested by two-dimensional radiographic analysis. Bone volume measurements appeared slightly lower for the laser than for the mechanical groups, however statistically significant differences were seen only at week 6. No significant differences in closure were noted for the different methods in the BMP treated groups. CONCLUSIONS: Femtosecond laser cutting demonstrated an unsurpassed precision when compared to mechanical instruments. The addition of BMP led to very rapid healing with complete closure seen as early as 3 weeks and overcomes any potential healing delays that may arise from laser tissue cutting.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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