Finite‐Element Analysis of Stress on Dental Implant Prosthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how clinical variables affect stress distribution facilitates optimal prosthesis design and fabrication and may lead to a decrease in mechanical failures as well as improve implant longevity. PURPOSE: In this study, the many clinical variations present in implant-supported prosthesis were analyzed by 3-D finite element method. MATERIALS AND METHOD: A geometrical model representing the anterior segment of a human mandible treated with 5 implants supporting a framework was created to perform the tests. The variables introduced in the computer model were cantilever length, elastic modulus of cancellous bone, abutment length, implant length, and framework alloy (AgPd or CoCr). The computer was programmed with physical properties of the materials as derived from the literature, and a 100N vertical load was used to simulate the occlusal force. Images with the fringes of stress were obtained and the maximum stress at each site was plotted in graphs for comparison. RESULTS: Stresses clustered at the elements closest to the loading point. Stress increase was found to be proportional to the increase in cantilever length and inversely proportional to the increase in the elastic modulus of cancellous bone. Increasing the abutment length resulted in a decrease of stress on implants and framework. Stress decrease could not be demonstrated with implants longer than 13 mm. A stiffer framework may allow better stress distribution. CONCLUSION: The relative physical properties of the many materials involved in an implant-supported prosthesis system affect the way stresses are distributed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».