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Enregistrement W2079787171 · doi:10.1002/app.40328

Surface modifying oligomers used to functionalize polymeric surfaces: Consideration of blood contact applications

2014· article· en· W2079787171 sur OpenAlexafffund
María Luisa López-Donaire, J. Paul Santerre

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Economic Development and InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceContact anglePolymerSurface modificationNanotechnologyCharacterization (materials science)CoagulationAdhesionAtomic force microscopyChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The surface modification of existing polymeric biomaterials represents a key strategy for improving the hemocompatibility in long‐ and short‐term biomedical materials without altering their bulk properties. Several techniques have been widely explored to generate surfaces that can prevent the activation of the coagulation system and lead to subsequent clot formation on the surfaces of polymeric blood contacting devices. In particular, strategies whereby the base polymer is blended with surface additives (SMAs) and surface modifying macromolecules (SMMs) are now recognized as practical and effective methods to improve surface polymeric materials. This review highlights the more recent advances in the synthesis of such additives and their blending with base polymers, with a specific focus on SMAs and SMMs with a molecular weight in the oligomeric range (< M n ∼12 kDa). The surface characterization of these modified materials is discussed in terms of water contact angle, X‐ray photoelectron microscopy, atomic force microscopy, and the blood compatibility behavior, with specific attention to coagulation proteins and platelet adhesion. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014 , 131 , 40328.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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