Biocompatibility and dimensional stability through the use of <scp>3D</scp>‐printed scaffolds made by polycaprolactone and bioglass‐7: An in vitro and in vivo study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This experiment aimed to observe the differences in biological properties by producing BGS-7 + PCL scaffolds with different weight fractions of BGS-7 through 3D printing and to confirm whether using the scaffold for vertical bone augmentation is effective. MATERIALS AND METHODS: Cube-shaped bioglass (BGS-7) and polycaprolactone (PCL) scaffolds with different weight fractions (PCL alone, PCL with 15% and 30% BGS-7) are produced using 3D printing. The surface hydroxyapatite (HA) apposition, the pH change, proliferation and attachment assays, and various gene expression levels are assessed. After a 7-mm implant was inserted 3 mm into the rabbit calvaria, vertical bone augmentation is performed around the implant and inside the scaffold in four ways: scaffold only, scaffold+bone graft, bone graft only, and no graft. Sacrifice is performed at 6, 12, and 24 weeks, and the various parameters are compared radiographically and histologically. RESULTS: HA apposition, cell proliferation, cell attachment, and expression of osteogenic genes increase as the proportion of BGS-7 increase. In the in vivo test, a higher bone-implant contact ratio, bone volume ratio, bone mineral density, and new bone area are observed when the scaffold and bone grafts were used together. CONCLUSION: The 3D-printed scaffold, a mixture of BGS-7 and PCL, exhibit higher biological compatibility as the proportion of BGS-7 increase. Additionally, the use of scaffold is effective for vertical bone augmentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».