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Enregistrement W4390605430 · doi:10.1051/e3sconf/202447203011

Significance of Bioactive Coatings for Medical Implants

2024· article· en· W4390605430 sur OpenAlexaff
Sanjeet Kumar, Lavish Kansal T, Sunil Prashanth Kumar S, Ravi Kalra, Koushal Dhamija, Q. Mohammad

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingOsseointegrationMaterials scienceNanotechnologyElectrospinningRegeneration (biology)Bioactive glassImplantBiomedical engineeringComposite materialMedicinePolymerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of implants is being redefined by bioactive coatings, which have become a pioneering area in medical implants. These unique coatings, packed with bioactive molecules, have an exceptional ability to interact with the adjacent biological surroundings, facilitating osseointegration, providing antimicrobial qualities, and contributing to overall implant function. The present abstract explores the latest improvements and designs in bioactive coatings, focusing on their essential role in enhancing the functionality and durability of medical implants. One of the main goals is integrating cutting-edge materials, like hydroxyapatite and bioactive glasses, that encourage implant integration and produce bioactive ions for therapeutic effects. Cell adhesion and regeneration of tissues can be accurately controlled by modifying the surface roughness and porosity of these coatings.Also, the risk of infections—a common concern in implantation surgery—is minimized through antimicrobial agents such as antibiotics and silver nanoparticles. To achieve consistency and longevity in coating deposition, this research also examines the most recent techniques, including plasma spraying and electrospinning.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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