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Enregistrement W4399983274 · doi:10.3389/fbioe.2024.1371693

Cortico-cancellous osseointegration into additively manufactured titanium implants using a load-bearing femoral ovine model

2024· article· en· W4399983274 sur OpenAlexaff
A. I. Fel'dman, Michel Assad, Mark B. Davies, Jitendra Mangwani, Enrique Alabort, Mac Tuncer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensAccelLab (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationMaterials scienceImplantBiomedical engineeringTitaniumLoad bearingTitanium alloyDentistryProsthesis ImplantationAlloyMedicineSurgeryProsthesisComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Titanium-based implants can be used to fill voids in bone reconstruction surgery. Through additive manufacturing (AM), it is possible to produce titanium implants with osteoconductive properties such as high porosity and low stiffness. AM facilitates a level of design flexibility and personalization that is not feasible with traditional techniques. Methods: In this study, osseointegration into titanium alloy (Ti-6Al-4V) lattices was investigated for 12 weeks post-implantation using a novel bicortical load-bearing ovine model. The objective was to assess the safety and efficacy of AM-fabricated implants using two lattice structures of contrasting stiffness spanning the full width of the femoral condyle. Results: This was achieved by evaluating implant osseointegration and bone–implant contact properties by histomorphometry, scoring local implant tissue responses via histopathology, and micro-computed tomography reconstruction. Discussion: We found that Ti-6Al-4V implants facilitated widespread and extensive osseointegration, with bone maturation ongoing at the conclusion of the trial period. Following the implantation period, no adverse clinical indications that could be directly ascribed to the presence of the implanted device were identified, as determined by macroscopic and microscopic observation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,723

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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