Low‐temperature particulate calcium phosphates for bone regeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-temperature synthesized calcium phosphates are produced by mixing calcium phosphate powders in an aqueous solution resulting in a precipitated phase. These compounds can be formulated in several forms (e.g. injectable cements and implantable blocks), and are commonly used as bone substitutes and drug delivery systems for the treatment of bone defects. As bone substitutes, calcium phosphates in general offer the advantages of being biocompatible and osteoconductive. AIMS: The present work employed a machine-based process to derive a reproducible preparation method for low-temperature calcium phosphate particulate (LTCP). The in vivo outcomes of LTCP were compared with those of three commercially available bone substitutes by histomorphometric measurements of bone formation and material degradation in a rat femur implantation model. MATERIALS & METHODS: Specifically, LTCP, anorganic bovine bone (AB), bioactive glass (BG), and demineralized bone matrix (DBM) were implanted in defects created in the distal aspect of rat femora. Reparative bone and particulate volumes of these biomaterials were evaluated post-operatively using micro-computed tomography and histological analyses at 3, 6, 12, and 16 weeks. RESULTS & DISCUSSION: Results showed that, despite invoking bone formation, AB, BG, and DBM were found un-resorbed in situ at 16 weeks. Conversely, LTCP showed an early increase in bone formation as well as clear evidence of complete degradation and reparative bone remodelling, resulting in the total reconstitution of the marrow cavity and marrow tissue. CONCLUSION: LTCP promoted increased early bone formation, associated with an improved degradation rate, compared with the other three bone-substitute biomaterials tested.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».