Surface modification and direct plasma amination of L605 CoCr alloys: on the optimization of the oxide layer for application in cardiovascular implants
Notice bibliographique
Résumé
Stents are cardiovascular devices used to treat atherosclerosis, and are deployed into narrowed arteries and implanted by expansion to reopen the biological lumen. Nevertheless, complications after implantation are still observed in 10-14% of the implantations. Therefore, functionalizing these devices with active molecules to improve the interfacial effects with the surrounding tissue strongly impacts their success. A plasma-based procedure to directly graft biomolecules to the surface of cobalt chromium alloys, without any polymeric coating, has been recently reported. Assuring the stability of the coating during plastic deformation generated during the implantation whilst avoiding the corrosion of the surface is crucial. This study explores different surface treatments to be used as a pre-treatment for this novel procedure. The effects of (i) electropolishing, (ii) thermal treatments, and (iii) the plasma immersion ion implantation of oxygen on the chemical composition, roughness, wettability and efficiency during the plasma-amination procedure whilst avoiding cracks after deformation, thus maintaining corrosion resistant behaviour, were investigated by XPS, AFM, ToF-SIMS imaging and depth profile, and WCA. Furthermore, the hemocompatibility of the surface and cell viability assays were also performed. Results showed that all of the treatments created a different surface chemical composition: EP mainly of chromium oxide, PIII with a layer of cobalt oxide and TT with a mixture of oxides, as observed by XPS and ToF-SIMS. Moreover, EP was the process that generated a surface with the highest efficiency to amination and the most corrosion resistance among the treatments, and it appeared as the most suitable pre-treatment for stent functionalization.
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 ».