Application of Oxygen Ion Implantation to Titanium Surfaces: Effects on Surface Characteristics, Corrosion Resistance, and Bone Response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The surface oxide layer of titanium plays a decisive role in determining biocompatibility. However, there are some reports demonstrating that the natural oxide film may not be sufficiently protective in the aggressive biologic environment. PURPOSE: The goal of this study was to examine the effectiveness of a thick oxide layer on corrosion resistance in vitro and the bone formation around titanium implants in vivo. MATERIALS AND METHODS: A plasma source ion implantation (PSII) method was used to increase the thickness of the surface oxide layer. Several instruments were employed to confirm the surface properties before and after the surface modification. Potentiodynamic polarization measurements in a phosphate-buffered saline (PBS) solution were carried out to investigate corrosion resistance in vitro. Bone formation around this surface-modified specimen was examined in a rabbit model and assessed in histomorphometry. RESULTS: Improved corrosion resistance was demonstrated by the potentiodynamic polarization measurements. Light microscopic histomorphometry showed that all implants were in contact with bone and had some proportion of bone within the threads at 4 weeks; however, there were no significant differences compared with as-machined controls. CONCLUSIONS: The results indicate that in spite of improved corrosion resistance in vitro, a thick oxide layer fabricated with the PSII method does not influence early bone formation around titanium implants in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».