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Enregistrement W2114155103 · doi:10.1002/jbm.b.31624

Initial evaluation of bone ingrowth into a novel porous titanium coating

2010· article· en· W2114155103 sur OpenAlexaff
Rima Wazen, Louis‐Philippe Lefebvre, Éric Baril, Antonio Nanci

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOsseointegrationPorosityCoatingTitaniumBiomedical engineeringComposite materialImplantInterlockingTibiaMetallurgySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous metals (sintered beads and meshes) have been used for many years for different orthopedic applications. Metal foams have been recently developed. These foams have the advantage of being more porous than the traditional coatings. Their high porosity provides more space for bone ingrowth and mechanical interlocking and presents more surface for implant-bone contact. The objective of this study was to evaluate in vivo bone ingrowth into Ti implants covered with a novel Ti foam coating. This foam contains 50% in volume of interconnected pores and a higher surface area compared to dense Ti. Both coated implants and dense Ti controls were placed transcortically in the rat tibia. The animals were sacrificed at 2 weeks after implantation, and the amount of bone in the implants was determined using backscattered electron imaging and X-ray microtomography. Already at this time interval, the pores within the Ti foam showed 97.7% bone filling, and the bone-implant contact area was significantly increased compared to dense Ti controls. These initial results indicate that this novel Ti foam is biocompatible, has the capacity to sustain bone formation, and can potentially improve osseointegration.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations62
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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