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Enregistrement W3111299257 · doi:10.1002/pi.6162

<scp>Polyetheretherketone</scp> implant surface functionalization technologies and the need for a transparent quality evaluation system

2020· article· en· W3111299257 sur OpenAlexaff
Dietmar Schaffarczyk, Jennifer Knaus, Gunther Peeters, Dieter Scholl, Andreas Dominik Schwitalla, Christoph Koslowski, Helmut Cölfen

Notice bibliographique

RevuePolymer International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationSurface modificationImplantMaterials scienceBiomedical engineeringDentistryNanotechnologyMechanical engineeringEngineeringMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For bone implants, osseointegration resulting in a good and fast bone–implant contact is of primary importance to secure a proper implant function and to avoid implant loosening or inflammation resulting in necessary revision surgeries causing pain to the patients and immense costs. In particular, polyetheretherketone (PEEK) is a promising implant material due to the close mechanical properties to bone, but it is entirely bio‐inert, hindering osseointegration and making surface functionalization necessary. Many different surface functionalization technologies have been reported of both physical and chemical nature. The same is true for the other prominent implant materials titanium and ceramics. Although they already have inherently better osseointegration than PEEK, they are much harder and stiffer than bone and brittle in the case of ceramics. Surface functionalization, which can be subdivided into surface coating and material modification, needs to be judged from a quality and safety viewpoint. However, a literature research resulted in the realization that no quality standard yet exists for implant surface functionalizations. This makes it difficult to near impossible to compare the safety and performance of different surface‐functionalized bone implants, clearly showing the need to establish a transparent quality evaluation system for bone implants. This perspective article gives the state of the art and then develops a quality evaluation system based on six main categories as important benchmarks for the quality of surface‐functionalized bone implant materials. A simple catalog of questions can be answered, and from the resulting scores the Safety and Performance Evidence Level (SPEL) representing the safety and quality of a given implant can be calculated as a percentage. This simple SPEL system allows an easy and transparent judgment and comparison of bone implants, ensuring the easy identification of safe and well‐performing high‐quality bone implants in the future. © 2020 The Authors. Polymer International published by John Wiley &amp; Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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