A “best fit” approach for synergistic surface parameters to guide the design of candidate implant surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Human bone resorption surfaces can provide a template for endosseous implant surface design. We characterized the topography of such sites using four synergistic parameters (fractal dimension, lacunarity, porosity, and surface roughness) and compared the generated values with those obtained from two groups of candidate titanium implant surfaces. For the first group (n = 5/group): grit-blasted acid etched (BAE), BAE with either discrete calcium phosphate crystal deposition or nanotube formation, machined titanium with nanotubes, or a nanofiber surface; each measured synergistic parameter was statistically compared with that of the resorbed bone surface and scored for inclusion in a "best fit" analysis. The analysis informed changes that could be made to a candidate implant surface to render it a closer "best fit" to that of the resorbed bone surface. In a second group of either titanium or titanium alloy implants their micro-topography, created by dual acid etching, was the same for each material substrate; but their nanotopographic complexity was changed by varying the degree of calcium phosphate crystalline deposits. These implants were also used in vivo where bone anchorage was tested using a tensile disruption test; and the "best fit" of synergistic parameters coincided with the best biological outcome for both titanium and titanium alloy implants. In conclusion, the four chosen synergistic parameters can be used to guide the sub-micron surface design of candidate implants, and our "best fit" approach is capable of identifying the surfaces with the best biological outcomes. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part B: Appl Biomater 107B: 2165-2177, 2019.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».