Recent Advances in pH-Responsive Coatings for Orthopedic and Dental Implants: Tackling Infection and Inflammation and Enhancing Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Bone is a structurally complex and dynamic tissue that plays a crucial role in mobility and skeletal stability. However, conditions such as osteoporosis, osteoarthritis, trauma-induced fractures, infections, and malignancies often necessitate the use of orthopedic and dental implants. Despite significant progress in implant biomaterials, challenges such as bacterial infection, inflammation, and loosening continue to compromise implant longevity, frequently leading to revision surgeries and extended recovery times. Smart coatings have emerged as a next-generation solution to these problems by providing on-demand, localized therapeutic responses to microenvironmental changes around implants and promoting bone regeneration. Such coatings can minimize antibiotic resistance by enabling controlled, stimulus-triggered drug release. Although the idea of using pH-sensitivity as a tool to make smart coatings is not a new thought, there are no options currently good enough to enter clinical studies. This review provides a comprehensive overview of recent advances in pH-sensitive polymers, hybrid composites, porous architectures, and bioactive linkers designed to dynamically respond to pathological pH variations at implant sites. By investigating the mechanisms of action, antibacterial and anti-inflammatory effects, and roles in bone regeneration, it is shown that the ability to provide time-dependent drug release for both short-term and long-term infections, as well as keeping the environment welcoming to the bone cell growth and replacement, is not an easy goal to reach, even with a fully biocompatable, non-toxic, and semi-biodegradable (one that releases the drug, but does not fade away) coating material compound. Reviewing all available options, including their functions and failures, finally, emerging trends, translational barriers, and future opportunities for clinical implementation are highlighted, underscoring the transformative potential of bioresponsive coatings in orthopedic and dental implant technologies.
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 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 ».