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Effects of sterilization processes on NiTi alloy: Surface characterization

2000· article· en· W2123563592 sur OpenAlexaff
Benjamin Thierry, Maryam Tabrizian, O. Savadogo, L’H. Yahia

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocompatibilityMaterials scienceNickel titaniumSterilization (economics)Auger electron spectroscopyContact angleWettingSurface roughnessOxideChemical engineeringMetallurgyComposite materialShape-memory alloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sterilization is required for using any device in contact with the human body. Numerous authors have studied device properties after sterilization and reported on bulk and surface modifications of many materials after processing. These surface modifications may in turn influence device biocompatibility. Still, data are missing on the effect of sterilization procedures on new biomaterials such as nickel-titanium (NiTi). Herein we report on the effect of dry heat, steam autoclaving, ethylene oxide, peracetic acid, and plasma-based sterilization techniques on the surface properties of NiTi. After processing electropolished NiTi disks with these techniques, surface analyses were performed by Auger electron spectroscopy (AES), atomic force microscopy (AFM), and contact angle measurements. AES analyses revealed a higher Ni concentration (6-7 vs. 1%) and a slightly thicker oxide layer on the surface for heat and ethylene oxide processed materials. Studies of surface topography by AFM showed up to a threefold increase of the surface roughness when disks were dry heat sterilized. An increase of the surface energy of up to 100% was calculated for plasma treated surfaces. Our results point out that some surface modifications are induced by sterilization procedures. Further work is required to assess the effect of these modifications on biocompatibility, and to determine the most appropriate methods to sterilize NiTi.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations95
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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