Synthesis of polycaprolactone-titanium oxide multilayer films by nanosecond laser pulses and electrospinning technique for better implant fabrication
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a combination of electrospinning and laser texturing is introduced as a novel method for increasing the biocompatibility of metal implants. Besides having a rough laser treated surface, the implant benefits from the high porosity and better wettability of an electrospun fibrous structure, which is a more favorable environment for cell proliferation. Titanium samples were patterned using a nanosecond laser beam and were placed as collectors in an electrospinning machine. They were then soaked in simulated body fluid for four weeks. Energy Dispersive X-ray and X-Ray Diffraction results indicate significantly more hydroxyapatite formation on laser treated samples with nanoscale fibers deposited on their surface. This shows that having a laser treated surface underneath the fibrous layer can improve short-term biocompatibility even before degradation of fibers. The thermal conductivity of the electrospun layer, measured using a Hot Disk Transient Plane Source instrument and computer code, was shown to be considerably lower than that of titanium and very close to bone. The presence of this layer can therefore be beneficial in making the implant more compatible to a biological medium. In case of dental implants, it was shown that this layer can act as a thermal barrier while a hot beverage is consumed and it can decrease the temperature rise by about 60%, which avoids any possible damage to newly formed cells during the healing period.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».