Investigation of surface structure and biocompatibility of chitosan‐coated zirconia and alumina dental abutments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background For long‐term success of dental implants, it is essential to maintain the health of the surrounding soft tissue barrier, which protects the bone‐implant interface from the microorganisms. Although implants based on titanium and its alloys still dominate the dental implant market, alumina (Al 2 O 3 ) and zirconia (ZrO 2 ) implant systems are widely used in the area. However, they provide smooth and bioinert surfaces in the transmucosal region, which poorly integrate with the surrounding tissues. Objective The main aim of this research was to investigate the surface characteristics and biocompatibility of chitosan‐coated alumina and zirconia surfaces. Materials and Methods The substrates were coated via solution casting technique. Additionally, an aging process with a thermocycle apparatus was applied on the coated materials to mimic the oral environment. To define the morphology and chemical composition of the surfaces of untreated, chitosan‐coated, and chitosan‐coated‐aged samples, scanning electron microscopy and energy dispersive X‐ray spectrometry were used. The phases and bonds characterized by Fourier transform infrared spectroscopy and X‐ray diffraction analysis. The human gingival fibroblast cells were used to evaluate cytocompatibility by a 3‐(4,5‐dimethylthiazol‐2‐yl)‐2,5‐diphenyl‐tetrazolium salt assay. Results It was observed that both substrates were successfully coated with chitosan and the aging process did not significantly affect the integrity of the coating. The attachment and proliferation of human gingival fibroblast cells were shown to be good on both kinds of chitosan‐coated surfaces. Conclusion Coating zirconia and alumina surfaces with chitosan is an efficient surface modification for increasing biocompatibility and bioactivity of these materials in vitro.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».