A Nanoporous 3D-Printed Scaffold for Local Antibiotic Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Limitations of bone defect reconstruction include poor bone healing and osteointegration with acrylic cements, lack of strength with bone putty/paste, and poor osteointegration. Tissue engineering aims to bridge these gaps through the use of bioactive implants. However, there is often a risk of infection and biofilm formation associated with orthopedic implants, which may develop anti-microbial resistance. To promote bone repair while also locally delivering therapeutics, 3D-printed implants serve as a suitable alternative. Soft, nanoporous 3D-printed filaments made from a thermoplastic polyurethane and polyvinyl alcohol blend, LAY-FOMM and LAY-FELT, have shown promise for drug delivery and orthopedic applications. Here, we compare 3D printability and sustained antibiotic release kinetics from two types of commercial 3D-printed porous filaments suitable for bone tissue engineering applications. We found that both LAY-FOMM and LAY-FELT could be consistently printed into scaffolds for drug delivery. Further, the materials could sustainably release Tetracycline over 3 days, independent of material type and infill geometry. The drug-loaded materials did not show any cytotoxicity when cultured with primary human fibroblasts. We conclude that both LAY-FOMM and LAY-FELT 3D-printed scaffolds are suitable devices for local antibiotic delivery applications, and they may have potential applications to prophylactically reduce infections in orthopedic reconstruction surgery.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».