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Enregistrement W3209210267

Caractérisation multimodale de l’ostéointégration et du remodelage osseux en fonction de l’environnement

2021· article· fr· W3209210267 sur OpenAlexfundno aff
Florian Guillaume

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésOsseointegrationArtHumanitiesPhysicsImplantMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement du tissu osseux, en particulier au contact d’un implant (ostéointégration), est un phénomène dépendant de multiples facteurs relatifs au patient, à la chirurgie et aux propriétés de l’implant. Pour mieux comprendre l’ostéointégration et l’optimiser, de nombreuses approches ont été utilisées, aussi bien in vitro qu’in vivo. L’objectif de cette étude est de caractériser les phénomènes d’ostéointégration. Pour ce faire, deux approches complémentaires ont été mises en oeuvre afin d’étudier l’os et son interface avec l’implant tout en contrôlant l’environnement du tissu osseux. Premièrement, une méthodologie ex vivo a été adoptée pour étudier le tissu osseux. Un bioréacteur à perfusion a été conçu afin de caractériser le développement d’échantillons osseux de grande taille (environ 1 cm3) sur une période de dix semaines. Une culture osseuse a été menée et analysée par microtomographie à rayons X (μCT). L’analyse par recalage des images volumiques en début et fin de culture a permis de mettre en évidence l’importance des facteurs environnementaux pour mettre en place du remodelage osseux. Deuxièmement, un modèle d’implant in vivo a consisté à utiliser une pastille en alliage de titane pour étudier l’ostéointégration. Muni d’une couronne de PTFE, formant une chambre osseuse au contact de l’implant, ce modèle permet de distinguer l’os nouvellement formé de l’os mature situé en dehors de la chambre. Le tissu osseux autour de l’implant a été caractérisé par tomographie par neutrons, afin de s’affranchir des artéfacts obtenus avec l’implant métallique lors de l’utilisation des rayons X. En premier lieu, cette technique a été comparée à l’histologie, technique de référence pour l’étude de l’interface os-implant. Un recalage d’images a été utilisé pour trouver les images 2D neutrons correspondant aux coupes histologiques. Les quantités d’os dans la chambre osseuse et au contact avec l’implant (BIC) ont été évaluées dans ces images 2D pour chacune des techniques. À la suite de cette étude comparative, la chambre osseuse, imagée par tomographie par neutrons, a été analysée en 3D afin de mettre en lumière une répartition particulière de l’os proche de l’implant. L’étude comparative avec l’histologie a confirmé la capacité de la tomographie par neutrons à distinguer le tissu osseux, avec une corrélation significative entre les deux modalités pour la quantité osseuse et le BIC. De plus, cette technique s’est aussi montrée sensible aux tissus mous, différenciables de l’os dans les images volumiques. L’analyse tridimensionnelle de la chambre osseuse a mis en évidence une répartition du tissu cohérente avec de l’ostéointégration de contact, c’est-à-dire une croissance osseuse à partir des surfaces synthétiques (ici l’implant et la couronne de PTFE). La combinaison des approches in vivo et ex vivo, et des techniques d’analyse (histologie, tomographie par neutrons, μCT) permet d’apporter de nouvelles clés dans la compréhension du tissu osseux et des modèles appliqués en recherche. Bien que complexe à mettre en place, l’étude ex vivo permet d’isoler efficacement l’effet des facteurs étudiés. De plus, l’apport de nouvelles techniques de caractérisation de l’os, comme la tomographie par neutrons, offre de nouvelles perspectives d’étude du tissu, en particulier dans un contexte d’ostéointégration d’implants.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2021
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