Tuning the Biointerface: Low-Temperature Surface Modification Strategies for Orthopedic Implants to Enhance Osteogenic and Antimicrobial Activity
Notice bibliographique
Résumé
As both the average life expectancy and incidence of bone tissue reconstruction increases, development of load-bearing implantable materials that simultaneously enhance osseointegration while preventing postoperative infection is crucial. To address this need, significant research efforts have been dedicated to developing surface modification strategies for metallic load-bearing implants and scaffolds. Despite the abundance of strategies reported, many address only one factor, for example, surface chemistry or topography. Furthermore, the incorporation of surface features to increase osteocompatibility can increase the probability of infection, by encouraging the formation of bacterial biofilms. To truly advance this field, research efforts must focus on developing multifunctional coatings that concurrently address these complex and competing requirements. In addition, particular emphasis should be placed on utilizing surface modification processes that are versatile, low cost, and scalable, for ease of translation to mass manufacturing and clinical use. The aim of this short Review is to highlight recent advances in scalable and multifunctional surface modification techniques that obtain a programmed response at the bone tissue/implant interface. Low-temperature approaches based on macromolecule immobilization, electrochemical techniques, and solution processes are discussed. Although the strategies discussed in this Review have not yet been approved for clinical use, they show great promise toward developing the next generation of ultra-long-lasting biomaterials for joint and bone tissue repair.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».