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Enregistrement W1724219668 · doi:10.1111/j.1708-8208.2012.00468.x

Fatigue Life of Bioactive Titanium Dental Implants Treated by Means of Grit‐Blasting and Thermo‐Chemical Treatment

2014· article· en· W1724219668 sur OpenAlexvenueno aff
F.J. Gil, Eduardo Espinar-Escalona, José Maria Llamas, Pablo Sevilla

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTitaniumDental implantCoatingResidual stressNucleationGritComposite materialSurface modificationRock blastingMetallurgyImplantMedicineChemical engineeringChemistrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study focuses on the fatigue behavior of titanium dental implants as-received, with a grit-blasted surface and with a new bioactive surface treatment (2Steps). BACKGROUND: The 2Step process consists of (1) an initial grit-blasting process to produce a micro-rough surface, followed by (2) a combined thermo-chemical treatment that produces a potentially bioactive surface, that is, that can form an apatitic layer when exposed to biomimetic conditions in vitro. The 2Step treatment produced micro-rough and apatitic coating implants. METHODS: Residual stresses were determined by means of X-ray diffraction. The fatigue tests were carried out at 37°C on 500 dental implants, and the S-N curve was determined. The fatigue-crack nucleation for the different treatments was analyzed. RESULTS: The fatigue tests show that the grit-blasting process improves the fatigue life. This is a consequence of the layer of compressive residual stresses that the treatment generates in titanium surfaces. Dental implants that had its surfaced prepared with the 2Step procedure (grit-blasting and thermo-chemical treatment) had its fatigue life decreased by 10% due to the incorporation of oxygen to the surface and the relaxation of the compressive residual stress produced by the heat treatment. CONCLUSIONS: Thermo-chemical treatment is an excellent compromise between the improvement of bioactive and mechanical long-life behaviors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,297 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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