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Enregistrement W2526349609 · doi:10.5539/jmsr.v5n4p79

Rapid Prototyping Assisted Scaffold Fabrication for Bone Tissue Regeneration

2016· article· en· W2526349609 sur OpenAlexvenueno aff
Pranav S. Sapkal, Shraddha Jaiswal, Abhaykumar M. Kuthe

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScaffoldRapid prototypingRegeneration (biology)Tissue engineeringBiomedical engineeringMaterials scienceFabricationIn vivoRegenerative medicineCADComputer Aided Design3D printing3d printedEngineering drawingMedicineStem cellMechanical engineeringCell biologyEngineeringPathologyBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="1Body">The review article focuses on Rapid Prototyped assisted scaffold fabrication for bone tissue regeneration, particularly in respect of its mechanical properties and cell culture abilities. The distinct feature of computer aided design and computer aided manufacturing (CAD & CAM), imaging technology and rapid prototyping (RP) technology has been used by different researchers to print porous scaffolds with requisite shape and interconnected channels for osseous tissue formation. This study concludes that the use of RP in scaffold manufacturing offers patient specific designed scaffolds<strong> </strong>with improved strength, in-vitro and in-vivo cell culture capability unlike traditional scaffold fabrication techniques. Tissue engineering using 3D Printing is a viable substitute for organ transplant, which<strong> </strong>requires willing donors to part with their organs. This study reviewed the benefits of RP/imaging/CAD-CAM to develop scaffolds for bone<strong> </strong>tissue regeneration and it serves those patients who could not be accurately treated by traditional means. The article is helpful to study the influence of RP in the field of organ transplant</p>

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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