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Enregistrement W4200196746 · doi:10.1007/s10856-021-06628-1

Can activated titanium interbody cages accelerate or enhance spinal fusion? a review of the literature and a design for clinical trials

2021· review· en· W4200196746 sur OpenAlexafffund
Nathaniel Toop, Connor S. Gifford, Rouzbeh Motiei-Langroudi, Arghavan Farzadi, Daniel Boulter, Reza Forghani, H. Francis Farhadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Materials in Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésPeekOsseointegrationSpinal fusionImplantBiomedical engineeringMaterials scienceMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While spinal interbody cage options have proliferated in the past decade, relatively little work has been done to explore the comparative potential of biomaterial technologies in promoting stable fusion. Innovations such as micro-etching and nano-architectural designs have shown purported benefits in in vitro studies, but lack clinical data describing their optimal implementation. Here, we critically assess the pre-clinical data supportive of various commercially available interbody cage biomaterial, topographical, and structural designs. We describe in detail the osteointegrative and osteoconductive benefits conferred by these modifications with a focus on polyetheretherketone (PEEK) and titanium (Ti) interbody implants. Further, we describe the rationale and design for two randomized controlled trials, which aim to address the paucity of clinical data available by comparing interbody fusion outcomes between either PEEK or activated Ti lumbar interbody cages. Utilizing dual-energy computed tomography (DECT), these studies will evaluate the relative implant-bone integration and fusion rates achieved by either micro-etched Ti or standard PEEK interbody devices. Taken together, greater understanding of the relative osseointegration profile at the implant-bone interface of cages with distinct topographies will be crucial in guiding the rational design of further studies and innovations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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