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Enregistrement W4283698679 · doi:10.3390/surgeries3030018

Optimizing Design Parameters of PLA 3D-Printed Scaffolds for Bone Defect Repair

2022· article· en· W4283698679 sur OpenAlexaff
Alexandrine Dussault, Audrey A. Pitaru, Michael Weber, Lisbet Haglund, Derek H. Rosenzweig, Isabelle Villemure

Notice bibliographique

RevueSurgeries · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University Health CentrePolytechnique MontréalShriners Hospitals for Children - CanadaMontreal General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialRigidity (electromagnetism)ScaffoldCompressive strengthCylinderBiomedical engineeringFinite element methodStructural engineeringMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current materials used to fill bone defects (ceramics, cement) either lack strength or do not induce bone repair. The use of biodegradable polymers such as PLA may promote patient healing by stimulating the production of new bone in parallel with a controlled degradation of the scaffold. This project aims to determine the design parameters maximising scaffold mechanical performance in such materials. Starting from a base cylindrical model of 10 mm height and of outer and inner diameters of 10 and 4 mm, respectively, 27 scaffolds were designed. Three design parameters were investigated: pore distribution (crosswise, lengthwise, and eccentric), pore shape (triangular, circular, and square), and pore size (surface area of 0.25 mm2, 0.5625 mm2, and 1 mm2). Using the finite element approach, a compressive displacement (0.05 mm/s up to 15% strain) was simulated on the models and the resulting scaffold stiffnesses (N/mm2) were compared. The models presenting good mechanical behaviors were further printed along two orientations: 0° (cylinder sitting on its base) and 90° (cylinder laying on its side). A total of n = 5 specimens were printed with PLA for each of the retained models and experimentally tested using a mechanical testing machine with the same compression parameters. Rigidity and yield strength were evaluated from the experimental curves. Both numerically and experimentally, the highest rigidity was found in the model with circular pore shape, crosswise pore distribution, small pore size (surface area of 0.25 mm2), and a 90° printing orientation. Its average rigidity reached 961 ± 32 MPa from the mechanical testing and 797 MPa from the simulation, with a yield strength of 42 ± 1.5 MPa. The same model with a printing orientation of 0° resulted in an average rigidity of 515 ± 7 MPa with a yield strength of 32 ± 1.6 MPa. Printing orientation and pore size were found to be the most influential design parameters on rigidity. The developed design methodology should accelerate the identification of effective scaffolds for future in vitro and in vivo studies.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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