Surface Modification Strategies to Improve the Osseointegration of Poly(etheretherketone) and Its Composites
Notice bibliographique
Résumé
In the last 5 years, a wide variety of surface modification strategies are explored to improve the integration of poly(etheretherketone) (PEEK) implants with bone. Since PEEK does not support bone on-growth, its surface properties need to be tailored to promote osteogenesis at the bone-implant interface. Surface modifications applied to achieve this response range from simple surface morphology changes to the deposition of osteoconductive coatings. Of the many methods, titanium and/or hydroxyapatite coatings, extrusion to create surface pores, and an accelerated neutral atom beam treatment have been approved by the U.S. Food and Drug Administration to improve the integration of PEEK spinal cages. The success of these surface modifications brings hope for the clinical translation of other techniques in the future, but there are several limitations that may be preventing other treatments from reaching the clinic. This review describes numerous strategies that have been applied to PEEK-based implants for improving their osseointegration and enhancing their antibacterial properties. The review concludes with a discussion about future directions for the field and provides suggestions for advancing clinical translation of surface-modified PEEK implants to improve the lives of patients in need of these implants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».