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Enregistrement W2999033537 · doi:10.1002/app.48940

Polycaprolactone blends for fracture fixation in low load‐bearing applications

2020· article· en· W2999033537 sur OpenAlexaff
Antony Bou‐Francis, Marta Piercey, Omar Al‐Qatami, Gianfranco Mazzanti, Rabie Khattab, Amyl Ghanem

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolycaprolactoneDifferential scanning calorimetryMiscibilityComposite materialAdhesivePolymer blendTernary operationChitosanThermoplasticPolymerChemical engineeringCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There is a need to replace surgical plates and screws in orthopedic surgery. Absorbable polymers are an alternative to metal where load bearing is of a less concern. Polycaprolactone (PCL) is biocompatible, yet it has low mechanical strength and its surface chemistry does not promote cell adhesion. The objective of this work was to create PCL adhesive blends with poly(glycolic) acid (PGA), thermoplastic starch (TPS), chitosan, and tricalcium phosphate (TCP) to be used as potential fracture fixation devices. The differential scanning calorimetry (DSC) data showed that the primary melting points ( T m 1 °C) of blends were often lower than PCL, with the exception of chitosan blends, which may indicate an improvement for surgical use. PCL/PGA blends showed secondary and tertiary melting points ( T m ) and enthalpies (Δ H m ) indicating poor miscibility of PGA in the blends. The binary PCL/TCP mixture has a higher enthalpy compared to the binary PCL/PGA blend, but the secondary melting temperature is lower in ternary mixtures. Ternary blends of PCL/PGA/TCP, however, retained the adhesive strength of the parent PCL adhesive while having an improvement in hydrophilicity. These blends are recommended for fracture fixation devices especially in low load‐bearing applications such as maxillofacial surgery, orthopedics, and neurosurgery. © 2020 Wiley Periodicals Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2020 , 137 , 48940.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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