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Enregistrement W2060331527 · doi:10.1039/c4tb01175a

Triethylphosphite as a network forming agent enhances in vitro biocompatibility and corrosion protection of hybrid organic–inorganic sol–gel coatings for Ti6Al4V alloys

2014· article· en· W2060331527 sur OpenAlexfundno aff
Amir A. El hadad, Violeta Barranco, Antonia Jiménez‐Morales, Graham J. Hickman, J.C. Galván, Carole C. Perry

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésBiocompatibilityCorrosionMaterials scienceSol-gelChemical engineeringCondensation reactionIn vitroCondensationMetallurgyNanotechnologyOrganic chemistryChemistryCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biocompatibility and life of metallic implants can be enhanced through improving the biocompatibility and corrosion protection characteristics of the coatings used with these materials. In this study, triethylphosphite (TEP) was used to introduce phosphorus into organic-inorganic hybrid silica based sol-gel coatings prepared using γ-methacryloxypropyltrimethoxysilane and tetramethylorthosilicate. Addition of TEP dramatically increased the rate of intermolecular condensation and resulted in materials showing greater cross-linking. Protein (fibrinogen) uptake, osteoblast in vitro biocompatibility and corrosion resistance was enhanced in coatings containing TEP. Although higher concentrations of phosphorus supported the greatest improvement in biocompatibility, a compromise in the phosphorus concentration used would be required if corrosion resistance was most desirable parameter for optimisation. Films prepared by dip coating on Ti6Al4V alloys from these sols offer a promising alternative to wholly metallic prostheses.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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