Bioinspired Physico‐Chemical Surface Modifications for the Development of Advanced Retentive Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major aspiration in advanced materials is to create artificial adhesive surfaces for wearable medical devices to meet the demands of the body's challenging settings and dynamics. For instance, dentures replace missing teeth and operate within the oral cavity, where an interplay between forces, muscles, saliva, and roughness of mucosa undermine their ability to grip oral tissues. Consequently, the lack of effective retentive strategies represents a source of dissatisfaction for denture wearers globally. Nature is rich in examples that employ physical and chemical adhesive strategies to optimize interfacial forces in dry and wet environments. Here, keratin‐coated octopus‐like suction cups are presented at the micro‐ and macroscale to improve the retention of rigid poly(methyl methacrylate). Microtopographies are obtained using two‐photon polymerization and maskless lithography, while denture prototypes with macrotopographies are derived via digital light processing 3D printing. Results suggest that microtopographies and keratin‐coated surfaces sustain higher maximum adhesion stress than the non‐topographical and non‐coated surfaces in moist environments, where retention is typically lacking. Proof‐of‐concept dentures demonstrate higher maximum detachment forces than conventional dentures with and without denture adhesive within dry and wet environments. This interdisciplinary research highlights the potential application of a nature‐inspired physico‐chemical approach in the next generation of complete dentures.
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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 ».