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Enregistrement W2152455852 · doi:10.1002/jbm.b.33315

Evidences of<i>in vivo</i>bioactivity of Fe‐bioceramic composites for temporary bone implants

2014· article· en· W2152455852 sur OpenAlexaff
Mokhamad Fakhrul Ulum, Ahmad Kafrawi Nasution, Abdul Hakim Md Yusop, Andril Arafat, Mohammed Rafiq Abdul Kadir, Vetnizah Juniantito, Deni Noviana, Hendra Hermawan

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioceramicComposite materialIn vivoMaterials scienceDentistryMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron-bioceramic composites have been developed as biodegradable implant materials with tailored degradation behavior and bioactive features. In the current work, in vivo bioactivity of the composites was comprehensively studied by using sheep animal model. Five groups of specimens (Fe-HA, Fe-TCP, Fe-BCP composites, and pure-Fe and SS316L as controls) were surgically implanted into medio proximal region of the radial bones. Real-time ultrasound analysis showed a decreased echo pattern at the peri-implant biodegradation site of the composites indicating minimal tissue response during the wound healing process. Peripheral whole blood biomarkers monitoring showed a normal dynamic change of blood cellular responses and no stress effect was observed. Meanwhile, the released Fe ion concentration was increasing along the implantation period. Histological analysis showed that the composites corresponded with a lower inflammatory giant cell count than that of SS316L. Analysis of the retrieved implants showed a thicker degradation layer on the composites compared with pure-Fe. It can be concluded that the iron-bioceramic composites are bioactive and induce a preferable wound healing process.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations54
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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