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Enregistrement W3204794436 · doi:10.1016/j.msec.2021.112456

mSLA-based 3D printing of acrylated epoxidized soybean oil - nano-hydroxyapatite composites for bone repair

2021· article· en· W3204794436 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Engineering C · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceComposite materialNano-3D printingEpoxidized soybean oilRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural bone allografts are used to treat critically sized segmental bone defects (CSBDs) as such defects are too large to heal naturally. Development of biomaterials with competent mechanical properties that can also facilitate new bone formation is a major challenge for CSBD repair. 3D printed synthetic bone grafts are a possible alternative to structural allografts if engineered to provide appropriate structure with sufficient mechanical properties. In this work, we fabricated a set of novel nanocomposite biomaterials consisting of acrylated epoxidized soybean oil (AESO), polyethylene glycol diacrylate (PEGDA) and nanohydroxyapatite (nHA) by using masked stereolithography (mSLA)-based 3D printing. The nanocomposite inks possess suitable rheological properties and good printability to print complex, anatomically-precise, ‘by design’ grafts. The addition of nHA to the AESO/PEGDA resin improved the tensile strength and fracture toughness of the mSLA printed nanocomposites, presumably due to small-scale reinforcement. By adding 10 vol% nHA, tensile strength, modulus and fracture toughness (KIc) were increased to 30.8 ± 1.2 MPa (58% increase), 1984.4 ± 126.7 MPa (144% increase) and 0.6 ± 0.1 MPa·m1/2 (42% increase), respectively (relative to the pure resin). The nanocomposites did not demonstrate significant hydrolytic, enzymatic or oxidative degradation when incubated for 28 days, assuring chemical and mechanical stability at early stages of implantation. Apatite nucleated and covered the nanocomposite surfaces within 7 days of incubation in simulated body fluid. Good viability and proliferation of differentiated MC3T3-E1 osteoblasts were also observed on the nanocomposites. Taken all together, our nanocomposites demonstrate excellent bone-bioactivity and potential for bone defect repair.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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