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The effect of partial vs. full hydroxyapatite coating on periprosthetic bone quality around the canine madreporic femoral stem

2000· article· en· W2074092120 sur OpenAlexaff
Walla Al‐Hertani, James P. Waddell, Gail I. Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticAppositionOsseointegrationMaterials scienceBiomedical engineeringCoatingImplantMedicineAnatomyDentistryArthroplastySurgeryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While hydroxyapatite coatings have been shown to enhance osseointegration of metal prostheses, the optimal extent of the coating over the femoral stem component remains unclear. In this study, we investigated the effect of the application of hydroxyapatite to the proximal half of the femoral stem vs. full hydroxyapatite coating on the madreporic-surfaced femoral stems in a canine model over time. Total hip arthroplasties were performed on 22 dogs. Fifteen had half-HA coated stems, and seven had fully HA coated stems. The dogs were followed for 3 weeks, 3 months, or 1 year postoperatively. Micromotion near the femoral component was assessed at three levels along the medial aspect of the stems. Percent bone apposition, trabecular strut width, connectivity index, and cortical porosity measurements were performed at five levels and in four quadrants about the femoral stems. Micromotion was greater adjacent to the half-coated stems at 3 weeks postoperatively only. There was a trend to decreased micromotion from proximal to distal in both stem types. Both designs fixed proximally and tended to load share laterally more than in the other three quadrants. Fully HA coated stems induced greater percent bone apposition, wider trabecular struts, and more connectivity compared to half-HA coated stems.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations13
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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