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Enregistrement W2070305315 · doi:10.1002/jbm.b.30531

Octacalcium phosphate combined with collagen orthotopically enhances bone regeneration

2006· article· en· W2070305315 sur OpenAlexaff
Shinji Kamakura, Kazuo Sasaki, Yoshitomo Honda, Takahisa Anada, Osamu Suzuki

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensConestoga Meat Packers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOctacalcium phosphateRegeneration (biology)Cell biologyChemistryPhosphateBiomedical engineeringMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Octacalcium phosphate (OCP) is resorbable bone regenerative material, but its brittleness makes it difficult to maintain its shape without restraint. We have engineered a scaffold constructed of synthetic OCP and porcine collagen sponge (OCP/Collagen) and investigated whether OCP/Collagen composite could improve bone regeneration. To examine this hypothesis, bone regeneration by the implantation of OCP/Collagen was compared with those by OCP and collagen. Radiographic and histological examination was performed and the percentage of newly formed bone (n-Bone%) in the defect was determined by a histomorphometrical analysis. OCP/Collagen, OCP, or collagen was implanted into the critical-sized defects in rat crania and fixed at 2, 4, or 8 weeks after implantation. OCP/Collagen improved the handling performance than the granules of OCP, and synergistically enhanced the bone regeneration beyond expectation, which were composed of bone nucleation by OCP and cell infiltration by collagen. Histomorphometrical analysis showed that n-Bone% +/- standard error treated with OCP/Collagen (48.4 +/- 5.14) was significantly higher than those with OCP (27.6 +/- 4.04) or collagen (27.4 +/- 5.69) in week 8. The present study suggests that the combination OCP with collagen elicited the synergistic effect for bone regeneration.

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)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations103
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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