Electrochemical Treatment of Contaminated Titanium Surfaces in Vitro: An Approach for Implant Surface Decontamination
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial contamination on titanium implants can cause inflammation and eventually implant failure. Currently used methods for decontamination of implants have demonstrated limited success. Metal surfaces can be disinfected electrochemically. However, the effect of electrochemical treatments on biofilm-contaminated titanium is largely unknown. We hypothesized that electrochemical treatments are able to safely remove organic contamination and bacteria from titanium implants without altering their surfaces. This study was designed to assess the electrochemical properties of bacteria-contaminated surfaces in order to develop new treatments to clean titanium. Surface morphology, composition, bacterial load, and electrochemical properties of polished titanium discs were analyzed before and after biofilm contamination and subsequent decontamination with various electrochemical methods. The effect of the combination of the electrochemical with titanium brush cleaning was also evaluated. Results were then analyzed and compared to baseline readings (prior to contamination) using repeated measures ANOVA. Biofilm contamination increased the levels of carbon, nitrogen, and live bacteria on titanium surfaces while reducing their open circuit potential and corrosion resistance. Optimized electrochemical treatments with alternating current (-2.3 mA, + 22.5 μA) and voltages (1.8 V), were bactericidal and able to completely decontaminate saliva-contaminated titanium surfaces within 5 min while preserving surface integrity and histological quality of mammalian tissues. Furthermore, with the aid of mechanical brushing, the optimized electrochemical treatment was able to achieve complete decontamination of biofilm-contaminated Ti surfaces. The electrochemical treatment seems to be promising and well worth investigating for the clinical management of peri-implant infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».