Three‐dimensionally printed polyetherketoneketone scaffolds with mesenchymal stem cells for the reconstruction of critical‐sized mandibular defects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Additive manufacturing offers a tailored approach to tissue engineering by providing anatomically precise scaffolds onto which stem cells and growth factors can be supplied. Polyetherketoneketone (PEKK), an ideal candidate biomaterial, is limited by a poor implant-bone interface but can be functionalized with adipose-derived stem cells (ADSC) to promote integration. This in vivo study examined the interaction of a three-dimensional printed PEKK/ADSC implant within the critical-sized mandibular defect in a rabbit model. STUDY DESIGN/METHODS: Trapezoidal porous scaffolds with dimensions of 1.5 × 1.0 × 0.5 cm were printed using selective laser sintering. ADSCs were seeded on the scaffolds that were then implanted in marginal defects created in New Zealand rabbits. Rabbits were euthanized at 10- and 20-week intervals. Microcomputed tomography was used to characterize bone ingrowth and was correlated with histological analysis. Stress testing was performed on the scaffolds before and after implantation. RESULTS: All scaffolds were well integrated into adjacent bone. Bone-to-tissue volume increased from 30.34% ( ± 12.46) to 61.27% ( ± 8.24), and trabecular thickness increased from 0.178 mm ( ± 0.069) to 0.331 mm ( ± 0.0306) in the 10- and 20-week groups, respectively, compared to no bone regrowth on the control side (P < 0.05). Histology confirmed integration at the bone-implant interface. Biomechanical testing revealed a compressive resistance 15 times that of bone alone (P < 0.05) CONCLUSION: 3D-printed PEKK scaffolds combined with ADSCs present a promising solution to improve the bone-implant interface and increase the resistance to forces of mastication after mandibular reconstruction. LEVEL OF EVIDENCE: NA. Laryngoscope, 127:E392-E398, 2017.
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 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 ».