3D Printed Polyurethane Scaffolds for the Repair of Bone Defects
Notice bibliographique
Résumé
Critical-size bone defects are those that will not heal without intervention and can arise secondary to trauma, infection and surgical resection of tumours. Treatment options are currently limited to filling the defect with autologous bone, of which there is not always an abundant supply, or ceramic pastes that only allow for limited osteo-inductive and -conductive capacity. In this study we investigate the repair of bone defects using a 3D printed LayFomm scaffold. LayFomm is a polymer blend of polyvinyl alcohol (PVA) and polyurethane (PU). It can be printed using the most common method of 3D printing, fused deposition modelling, before being washed in water-based solutions to remove the PVA. This leaves a more compliant, micro-porous PU elastomer. In vitro analysis of dental pulp stem cells seeded onto macro-porous scaffolds showed their ability to adhere, proliferate and form mineralised matrix on the scaffold in the presence of osteogenic media. Subcutaneous implantation of LayFomm in a rat model showed the formation of a vascularised fibrous capsule, but without a chronic inflammatory response. Implantation into a mandibular defect showed significantly increased mineralised tissue production when compared to a currently approved bone putty. While their mechanical properties are insufficient for use in load-bearing defects, these findings are promising for the use of polyurethane scaffolds in craniofacial bone regeneration.
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 | 0,001 | 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 ».