Manual polishing of 3D printed metals produced by laser powder bed fusion reduces biofilm formation
Notice bibliographique
Résumé
Certain 3D printed metals and surface finishes may be better suited for canine patient specific orthopedic implants on the basis of minimizing potential bacterial biofilm growth. Thirty disks each of titanium alloy, stainless steel, and cobalt chromium alloy were 3D printed via laser powder bed fusion. Fifteen disks of each metal were subsequently polished. After incubation with a robust biofilm-forming methicillin-resistant Staphylococcus pseudintermedius isolate, disks were rinsed and sonicated to collect biofilm bacteria. Serial dilutions were plated on blood agar, and colony forming units were counted log (ln) transformed for analysis of variance. Interference microscopy quantified surface roughness for comparison to biofilm growth. Scanning electron microscopy on both pre- and post-sonicated disks confirmed biofilm presence and subsequent removal, and visualized surface features on cleaned disks. Significantly more bacteria grew on rough versus polished metal preparations (p < 0.0001). Titanium alloy had more bacterial biofilm growth compared to cobalt chromium alloy (p = 0.0001) and stainless steel (p < 0.0001). There were no significant growth differences between cobalt chromium alloy and stainless steel (p = 0.4737). Relationships between biofilm growth and surface roughness varied: positive with the rough preparations and negative with the smooth. Polished preparations had increased variance in surface roughness compared to rough preparations, and within disk variance predominated over between disk variance for all preparations with the exception of rough cobalt chromium alloy and rough stainless steel. Using scanning electron microscopy, bacterial biofilms tended to form in crevices. Overall, manual polishing of 3D printed surfaces significantly reduced biofilm growth, with preparation-specific relationships between surface roughness and biofilm growth. These results suggest that metallic implants produced by laser powder bed fusion should be polished. Further research will elucidate the optimal surface roughness per preparation to reduce potential biofilm formation and implant associated infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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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 ».