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Enregistrement W4386448891 · doi:10.1088/1758-5090/acf6e1

Is it possible to 3D bioprint load-bearing bone implants? A critical review

2023· review· en· W4386448891 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoad bearingScaffoldBiomedical engineeringBearing (navigation)Computer scienceMaterials scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitative capabilities of any tissue engineered scaffold rely primarily on the triad of (i) biomechanical properties such as mechanical properties and architecture, (ii) chemical behavior such as regulation of cytokine expression, and (iii) cellular response modulation (including their recruitment and differentiation). The closer the implant can mimic the native tissue, the better it can rehabilitate the damage therein. Among the available fabrication techniques, only 3D bioprinting (3DBP) can satisfactorily replicate the inherent heterogeneity of the host tissue. However, 3DBP scaffolds typically suffer from poor mechanical properties, thereby, driving the increased research interest in development of load-bearing 3DBP orthopedic scaffolds in recent years. Typically, these scaffolds involve multi-material 3D printing, comprising of at-least one bioink and a load-bearing ink; such that mechanical and biological requirements of the biomaterials are decoupled. Ensuring high cellular survivability and good mechanical properties are of key concerns in all these studies. 3DBP of such scaffolds is in early developmental stages, and research data from only a handful of preliminary animal studies are available, owing to limitations in print-capabilities and restrictive materials library. This article presents a topically focused review of the state-of-the-art, while highlighting aspects like available 3DBP techniques; biomaterials' printability; mechanical and degradation behavior; and their overall bone-tissue rehabilitative efficacy. This collection amalgamates and critically analyses the research aimed at 3DBP of load-bearing scaffolds for fulfilling demands of personalized-medicine. We highlight the recent-advances in 3DBP techniques employing thermoplastics and phosphate-cements for load-bearing applications. Finally, we provide an outlook for possible future perspectives of 3DBP for load-bearing orthopedic applications. Overall, the article creates ample foundation for future research, as it gathers the latest and ongoing research that scientists could utilize.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,015

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,253 · 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