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Enregistrement W3125039275 · doi:10.1186/s40824-021-00204-y

3D printing PCL/nHA bone scaffolds: exploring the influence of material synthesis techniques

2021· article· en· W3125039275 sur OpenAlexafffund
Amanda Zimmerling, Zahra Yazdanpanah, David M. L. Cooper, James D. Johnston, Daniel Chen

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials sciencePorositySolventComposite materialScaffoldPolycaprolactoneThermogravimetric analysisChemical engineeringModulusPolymerBiomedical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is known that a number of parameters can influence the post-printing properties of bone tissue scaffolds. Previous research has primarily focused on the effect of parameters associated with scaffold design (e.g., scaffold porosity) and specific scaffold printing processes (e.g., printing pressure). To our knowledge, no studies have investigated variations in post-printing properties attributed to the techniques used to synthesize the materials for printing (e.g., melt-blending, powder blending, liquid solvent, and solid solvent). METHODS: Four material preparation techniques were investigated to determine their influence on scaffold properties. Polycaprolactone/nano-hydroxyapatite 30% (wt.) materials were synthesized through melt-blending, powder blending, liquid solvent, and solid solvent techniques. The material printability and the properties of printed scaffolds, in terms of swelling/degradation, mechanical strength, morphology, and thermal properties, were examined and compared to one another using Kruskal-Wallis nonparametric statistical analysis. RESULTS: Material prepared through the liquid solvent technique was found to have limited printability, while melt-blended material demonstrated the highest degree of uniformity and lowest extent of swelling and degradation. Scaffolds prepared with powder-blended material demonstrated the highest Young's modulus, yield strength, and modulus of resilience; however, they also demonstrated the highest degree of variability. The higher degree of inhomogeneity in the material was further supported by thermal gravimetric analysis. While scaffolds printed from melt-blended, powder-blended, and solid solvent materials demonstrated a high degree of micro-porosity, the liquid solvent material preparation technique resulted in minimal micro-porosity. CONCLUSIONS: Study results indicate that specific techniques used to prepare materials influence the printing process and post-printing scaffold properties. Among the four techniques examined, melt-blended materials were found to be the most favorable, specifically when considering the combination of printability, consistent mechanical properties, and efficient preparation. Techniques determined to be favourable based on the properties investigated should undergo further studies related to biological properties and time-dependent properties beyond 21-days.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations149
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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