MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120281654 · doi:10.3390/app11020662

One-Step Liquid Phase Polymerization of HEMA by Atmospheric-Pressure Plasma Discharges for Ti Dental Implants

2021· article· en· W3120281654 sur OpenAlexaff
Judit Buxadera‐Palomero, Katja Fricke, Stephan Reuter, Javier Gil, Daniel Rodríguez Rius, Cristina Canal

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésAdhesionPlasma polymerizationCoatingBiomaterialPolymerizationChemical engineeringMaterials scienceAcrylateProtein adsorptionX-ray photoelectron spectroscopyTitaniumBiocompatible materialAdsorptionMethacrylateMonomerChemistryBiomedical engineeringPolymerNanotechnologyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental implants can fail due to various factors, in which bad tissue integration is believed to have a significant role. Specific properties of the implant surface, such as its chemistry and roughness, are of paramount importance to address specific cell responses, such as the adsorption of proteins, as well as the adhesion and differentiation of cells, which are suitable for biomaterial and tissue engineering. In this study, an acrylate-containing coating was produced on titanium surfaces through the atmospheric pressure plasma treatment of a liquid precursor, 2-hydroxyethyl methacrylate. A hydrophilic coating was obtained, showing retention of the monomer chemistry as assessed by FTIR analysis and XPS. Enhanced fibroblast adhesion and decreased Staphylococcus aureus and Escherichia coli adhesion were recorded, showing that this is a suitable method to produce biocompatible coatings with a reduced bacterial adhesion.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied SciencesMême sujetSurface Modification and SuperhydrophobicityTravaux en français237 207