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Enregistrement W4401631751 · doi:10.22215/etd/2024-16052

The Influence of Manufacturing Method and Collagen on the Mechanical Performance of Sodium Alginate-Based Scaffolds for Cartilage Tissue Engineering

2024· dissertation· en· W4401631751 sur OpenAlexaff
Aaryn Victoria Lavallee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGelatinMaterials scienceTissue engineeringBiomedical engineeringScaffoldCartilageElastic modulusComposite materialSodium alginateSelf-healing hydrogelsModulusSwellingSodiumChemistryPolymer chemistryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cartilage has limited ability to repair itself making it a good candidate for artificial tissue replacements. Hydrogels such as sodium alginate (SA) have been used in bioprinting and tissue engineering for their favourable properties, however, the mechanical performance of engineered tissue requires improvement. In the present work, the mechanical properties of pure-SA scaffolds were compared with various crosslinking and manufacturing protocols. The results showed that increased amounts of partial crosslinking prior to scaffold fabrication significantly decreased the elastic modulus. This study also showed that the addition of collagen and gelatin significantly decreased the elastic modulus by 42% and 31% respectively. Therefore, pure-SA scaffolds exhibited the most favourable properties with a compressive elastic modulus up to 35.29 kPa and a permeability of 0.3933 x10^-14 m^4/Ns. This study found higher stiffness compared to previous studies, likely due to extended post-print crosslinking time, however additives such as collagen and gelatin decreased the properties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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