Polymer-Based Materials Built with Additive Manufacturing Methods for Orthopedic Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, polymers and their composites have shown a lot of promises in providing more viable alternatives to surgical procedures that require scaffolds and implants. With the advancement in biomaterial technologies, it is possible to overcome the limitations of current methods, including auto-transplantation, xeno-transplantation, and the implantation of artificial mechanical organs used to treat musculoskeletal conditions. The risks associated with these methods include complications, secondary injuries, and limited sources of donors. Three-dimensional (3D) printing technology has the potential to resolve some of these limitations. It can be used for the fabrication of tailored tissue-engineering scaffolds, and implants, repairing tissue defects in situ with cells, or even printing tissues and organs directly. In addition to perfectly matching the patient’s damaged tissue, printed biomaterials can have engineered microstructures and cellular arrangements to promote cell growth and differentiation. As a result, such biomaterials allow the desired tissue repair to be achieved, and could eventually alleviate the shortage of organ donors. As such, this paper provides an overview of different 3D-printed polymers and their composites for orthopedic applications reported in the literature since 2010. For the benefit of the readers, general information regarding the material, the type of manufacturing method, and the biomechanical tests are also reported.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».