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Enregistrement W4315797298 · doi:10.3389/fbioe.2023.1137760

Editorial: Novel biomaterial strategies for osteogenic treatments

2023· editorial· en· W4315797298 sur OpenAlexaff
Stephanie M. Willerth, Joshua W. Giles, Gabriella Lindberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomaterialNanotechnologyChemistryBiomedical engineeringMaterials scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editorial on the Research Topic Novel biomaterial strategies for osteogenic treatments Our musculoskeletal system enables our body's movement and function.Accordingly, diseases and disorders that inhibit these functions can have an enormous impact on the quality of life for patients suffering from them.For example, osteoarthritis results from the body's inability to regenerate its joints after injury.Approximately 528 million people world-wide suffers from this disease, with a high prevalence (10%-14%) reported in adult populations across North America, North Africa, Middle East and Australasia by public health agencies.This disabling joint disease generates a significant socioeconomic burden on the healthcare system, with direct costs ranging between 1% and 2.5% of the gross national product, generating $65.5 billion annually in direct medical costs in the US alone (2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013)(2014).Likewise, the global market for bone implants is estimated to range from $40 to $70 billion, depending on the source of reporting.These implants are used to treat diseased and damaged bones and examples include metal implants as replacements for missing bone tissue or damaged hip and knee joints.Current metallic implants serve as an end-stage solution to treat predominant pain symptoms as it is costly, highly invasive and the available implants does not restore full function of the bones or joint, nor do they last a lifetime.New implant technologies, which can combine a wide range of surface modifications, signaling molecules and cells with biomaterials to instead drive the regeneration of healthy joint tissues and modulate local immune cell activation are thus highly attractive alternatives.These advanced treatment paradigms ultimately seek to fully repair and maintain the native tissue function and longevity after injection or transplantations.This Research Topic contains four research studies and one review article that have examined unique strategies for promoting osteogenesis-the generation of bone tissues.For example, the surface properties of bone implants play a large role in their in vivo performance as it dictates cells' ability to adhere, infiltrate and secrete healthy bone tissue at the implant-host tissue interface (osseointegration).Accordingly, a study from Sun et al. examined how different methods of applying hydroxyapatite coatings on 3D-printed titanium scaffolds affected their performance.They compared using plasma spray and electrochemically deposition to coat these scaffolds with hydroxyapatite and then characterized their

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0110,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,019

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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