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Enregistrement W2619706094 · doi:10.18433/j3gp6g

Overview of Nanoparticle Coating of Dental Implants for Enhanced Osseointegration and Antimicrobial Purposes

2017· review· en· W2619706094 sur OpenAlexvenueno aff
Feridoun Parnia, Javad Yazdani, Vahid Javaherzadeh, Solmaz Maleki Dizaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationCoatingMaterials scienceNanoparticleDentistryNanotechnologyNanomaterialsImplantDental implantBiomedical engineeringMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Nanomaterials are suitable candidates for coating of titanium based (Ti-based) dental implants due to their unique properties. The objective of this article is to summarize the application of nanoparticles as Ti-based implant coating materials in order to control and improve the implant success rate with focus on enhanced osseointegration and antimicrobial purposes. METHOD: This review was conducted using electronic databases and MeSH keywords to detect associated scientific literature published in English. RESULTS: The reviewed articles exhibited that a significant progress in research has occurred in the case of nanomaterial-based coatings for dental implants. Coating of Ti surfaces with nanoparticles can improve soft tissue integration and osteogeneration that leads to improved fixation of implants. Furthermore, osteoconductive nanoparticles induce a chemical bond with bone to attain good biological fixation for implants. Surface modification of implants using antibacterial properties can also decrease the potential for infection, and certainly, present improve clinical outcomes. CONCLUSIONS: Considering the reported success, more clinically and in vivo information on the nanoparticle-based implant coatings will add to the successful application of the device in the clinic. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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