Surface Treatments of PEEK for Osseointegration to Bone
Notice bibliographique
Résumé
Polymers, in general, and Poly (Ether-Ether-Ketone) (PEEK) have emerged as potential alternatives to conventional osseous implant biomaterials. Due to its distinct advantages over metallic implants, PEEK has been gaining increasing attention as a prime candidate for orthopaedic and dental implants. However, PEEK has a highly hydrophobic and bioinert surface that attenuates the differentiation and proliferation of osteoblasts and leads to implant failure. Several improvements have been made to the osseointegration potential of PEEK, which can be classified into three main categories: (1) surface functionalization with bioactive agents by physical or chemical means; (2) incorporation of bioactive materials either as surface coatings or as composites; and (3) construction of three-dimensionally porous structures on its surfaces. The physical treatments, such as plasma treatments of various elements, accelerated neutron beams, or conventional techniques like sandblasting and laser or ultraviolet radiation, change the micro-geometry of the implant surface. The chemical treatments change the surface composition of PEEK and should be titrated at the time of exposure. The implant surface can be incorporated with a bioactive material that should be selected following the desired use, loading condition, and antimicrobial load around the implant. For optimal results, a combination of the methods above is utilized to compensate for the limitations of individual methods. This review summarizes these methods and their combinations for optimizing the surface of PEEK for utilization as an implanted biomaterial.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».