Achieving enhanced bone regeneration using monetite granules with bone anabolic drug conjugates (C3 and C6) in rat mandibular defects
Notice bibliographique
Résumé
Bone grafting procedures are commonly used to manage bone defects in the craniofacial region. Monetite is an excellent biomaterial option for bone grafting, however, it is limited by lack of osteoinduction. Several molecules can be incorporated within the monetite matrix to promote bone regeneration. The aim was to investigate whether incorporating bone forming drug conjugates (C3 and C6) within monetite can improve their ability to regenerate bone in bone defects. Bilateral bone defects were created in the mandible of 24 Sprague-Dawley rats and were then packed with monetite control, monetite+C3 or monetite+C6. After 2 and 4 weeks, post-mortem samples were analyzed using microcomputed tomography, histology and back-scattered electron microscopy to calculate the percentages of bone formation and remaining graft material. At 2 and 4 weeks, monetite with C3 and C6 demonstrated higher bone formation than monetite control, while monetite+C6 had the highest bone formation percentage at 4 weeks. There were no significant differences in the remaining graft material between the groups at 2 or 4 weeks. Incorporating these anabolic drug conjugates within the degradable matrix of monetite present a promising bone graft alternative for bone regeneration and repair in orthopedic as well as oral and maxillofacial applications.
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 ».