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Enregistrement W2116939564 · doi:10.2174/1874325001206010376

Acid Etching and Plasma Sterilization Fail to Improve Osseointegration of Grit Blasted Titanium Implants

2012· article· en· W2116939564 sur OpenAlexaboutno aff
Mikkel Saksø, Stig Storgaard Jakobsen, Henrik Saksø, Jørgen Baas, Thomas Jakobsen, Kjeld Søballé

Notice bibliographique

RevueThe Open Orthopaedics Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationImplantMedicineDentistryTitaniumFixation (population genetics)Sterilization (economics)Biomedical engineeringMaterials scienceSurgeryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interaction between implant surface and surrounding bone influences implant fixation. We attempted to improve the bone-implant interaction by 1) adding surface micro scale topography by acid etching, and 2) removing surface-adherent pro-inflammatory agents by plasma cleaning. Implant fixation was evaluated by implant osseointegration and biomechanical fixation.The study consisted of two paired animal sub-studies where 10 skeletally mature Labrador dogs were used. Grit blasted titanium alloy implants were inserted press fit in each proximal tibia. In the first study grit blasted implants were compared with acid etched grit blasted implants. In the second study grit blasted implants were compared with acid etched grit blasted implants that were further treated with plasma sterilization. Implant performance was evaluated by histomorphometrical investigation (tissue-to-implant contact, peri-implant tissue density) and mechanical push-out testing after four weeks observation time.Neither acid etching nor plasma sterilization of the grit blasted implants enhanced osseointegration or mechanical fixation in this press-fit canine implant model in a statistically significant manner.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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