MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3026216721 · doi:10.1149/ma2019-02/10/825

Enhanced Antibacterial Capability and Corrosion Resistance of Ti6Al4V Implant Coated with ZrO<sub>2</sub>/Organosilica Nanocomposite Sol-Gel Films

2019· article· en· W3026216721 sur OpenAlexaff
Federico R. García-Galván, Miguel A. Pacha‐Olivenza, Amir A. El hadad, Alicia Páez-Pavón, S. Fajardo, Violeta Barranco, J.C. Galván

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBiocompatibilityCorrosionNanocompositeSol-gelChemical engineeringScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyNanoparticleThermal stabilityComposite materialNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ti6Al4V is one of the most commonly used biomaterials in orthopedic applications due to its interesting mechanical properties, corrosion resistance and reasonable biocompatibility, which derive from a compact, thin, and chemically stable oxide film that spontaneously develops on these materials surface able to minimize ion release. Despite these advantages, a post-operative serious and unresolved problem leading to the failure of the implant is the appearance of implant-associated infections. For this reason, the ability to control microbial adhesion is of importance in healthcare, particularly in modern surgery where postoperative implant associated infections are still an unresolved and serious complication. As a proof of concept, we have assessed the antibacterial behaviour of Ti6Al4V surfaces modified by organic-inorganic hybrid sol-gel films with different loading of ZrO2 nanoparticles. The starting organosilica sol was prepared using a mixture of γ-methacryloxypropyltrimethoxysilane (MAPTMS) and tetramethyl orthosilicate (TMOS). Tetrabutoxyzirconium (TBZ) was used as precursor of ZrO2 nanoparticles. Sol-gel films with variable contents of TBZ (0.2—1.0 wt.%) have been tested. The thermal stability of the resulting sol-gel films was studied by using thermal analysis (TG/DTG). Structural characterization of the films was carried out using Attenuated Total Reflectance Fourier transformer Infrared spectroscopy (ATR-FTIR). Surface morphology and composition of coated samples have been analized by Optical and Scanning Electron Microscopy coupled with Energy Dispersive X-ray (OM and SEM/EDX) both before and after the corrosion tests were carried out. The evaluation of the barrier properties on the films and corrosion behaviour of the Ti6Al4V were carried out using Global and Local Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS/LEIS) during immersion in a simulated body fluid (SBF). Regarding bacterial adhesion, two representative strains of the vast majority of nosocomial infections related to orthopedic implants, i.e., Staphylococcus aureus and Staphylococcus epidermidis, were used. Optical and scanning electron microscopies observations have shown the formation of a uniform, homogeneous, crack free and highly adherent protective film on the Ti6Al4V substrates. The electrochemical studies and bacterial adhesion assessments have shown that the incorporation of ZrO2 in MAPTMS/TMOS matrix of the sol-gel films enhance their corrosion protection behaviour and antibacterial capability. Studies on the optimization of the sol-gel formulation to obtain the films with the best antibacterial capability without compromising their good corrosion resistance using different ZrO2 doses are in progress. Acknowledgments The authors would like to acknowledge financial support from the Ministry of Economy of Spain (MAT2015-65445-C2-1-R and MAT2015-63974-C4-3 Projects). M-ERA.NET PCIN-2016-146; Spanish “Junta de Extremadura” and FEDER for the projects IB16117, TE-0016-18 and GR15089

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207