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Enregistrement W2240270054 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.1112.466

Radiography Study of Iron-Based Foreign Body Material Degradation at Different Implantation Site in Mice

2015· article· en· W2240270054 sur OpenAlexaff
Devi Paramitha, Deni Noviana, Sri Estuningsih, Mokhamad Fakhrul Ulum, Hendra Hermawan

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiodensityForeign bodyRadiographyImplantMedicineForeign BodiesNuclear medicineBiomedical engineeringRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foreign body materials enter human body through ingestion, insertion, or deposited by injury and may migrate from the entry site causing inflammation, abscess formation or undergo distant embolization. The aim of this study was to observe the degradation process of iron-based foreign body materials in different site of implantation through radiography approach. Forty two adult male ddy mice were used and iron-based implants were inserted into nape area, subcutaneously and into right femoral muscle using trocar, aseptically. The implants consisted of iron, chromium(Cr)-coated iron and stainless steel surgical wire (SS316L). Serial radiography was performed at day-1, 4 and 14 after implantation. The gray value of material density were then measured at 4 points : 2 points on both end and 2 points on the middle of the implants by using plot profile module in ImageJ® software. Results showed that the radiodensity of the implants from each group in both implantation site was increased at day-4 and materials’ radiodensity implanted subcutaneously showed higher gray value especially at peri-implant site along the side of the implant than those which implanted intramuscularly. Discussion on the degradation process and radiographic measurement is detailed in the manuscript.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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