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Enregistrement W4413658720 · doi:10.3390/chemistry7050137

The Role of Ion-Doped Hydroxyapatite in Drug Delivery, Tissue Engineering, Wound Healing, Implants, and Imaging

2025· article· en· W4413658720 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingDrug deliveryBiomedical engineeringTissue engineeringDopingMaterials scienceMedicineNanotechnologySurgeryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ion doping of hydroxyapatite (HA) has gained appeal as a chemical method of improving and adding new characteristics to materials used in biomedical engineering. Dimension, morphology, porosity, surface charge, topology, composition, and other material characteristics make doped HA more suitable for specific biomedical applications. The main aim of this review study was to highlight the role of iHA (iHA) in developing drug delivery systems, tissue engineering, implant coating, wound healing, and multimodal imaging. To the best of our knowledge, depending on the dopant, iHA can have inherent distinct mechanical, physicochemical, and biological properties that make it eligible for biomedical application. More importantly, some ions make iHA a potent antibacterial agent and drug carrier for wound healing (e.g., silver, copper, zinc), have tissue engineering capabilities, improved proangiogenic and osteoconductive properties (e.g., strontium, cobalt, nickel), drug loading capacity (e.g., magnesium, ferric, strontium), metallic implant coating properties (e.g., manganese, silver, copper), and multimodal imaging potential (e.g., terbium, ytterbium, cerium). The concentration of ions and the number of dopants played a vital role in developing new approaches based on iHA. In conclusion, iHA, compared to HA, could show better improvements in biomedical applications.

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.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,647

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,184 · 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