Histological and Histomorphometric Evaluation of Zirconia Dental Implants Modified by Femtosecond Laser versus Titanium Implants: An Experimental Study in Fox Hound Dogs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study applied femtosecond laser technology to zirconia dental implants (Bredent GmbH & Co.KG, Senden, Germany) to generate a surface texture of microgrooves over the entire intraosseous surface, analyzing its behavior in an in vivo model in comparison with titanium implants with sandblasted and acid-etched surfaces. MATERIALS AND METHODS: The study used six American Fox Hound dogs. Each received four implants per hemi-mandible, making a total of eight implants per animal. The 48 immediate loaded implants were divided into two groups of 24 titanium implants (control group) and 24 zirconia implants (study/test group), distributed randomly. Bone-to-implant contact (BIC) values and crestal resorption were determined at 1 and 3 months, also measuring calcium, phosphorous, and carbon concentrations by means of energy dispersive x-ray. RESULTS: BIC percentages after 30 days were 51.36% for titanium implants and 44.68% for zirconia implants. After 90 days, values increased to 61.73% in titanium and 47.94% in zirconia implants. After 30 days, there was more crestal bone lost in the titanium group (0.77 mm) compared with the zirconia group (0.01 mm). After 90 days, zirconia implants showed greater marginal bone resorption (1.25 mm) compared with the titanium group (0.37 mm). CONCLUSIONS: The present study shows that zirconia implants with modified surfaces can produce good osseointegration values when compared with titanium implants in terms of BIC and crestal bone resorption at 1 and 3 months.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».