DYNAMIC STRESS DISTRIBUTION IN A MODEL OF IMPLANTED MANDIBLE: NUMERICAL ANALYSIS OF VISCOELASTIC BONE
Notice bibliographique
Résumé
To determine the success of dental implants, mechanical stress distribution in the implant-bone interface is considered to be a determinant. Many researchers have used finite element modeling of implant-bone through applying static loading on the implant; however, dynamic loading has not extensively been investigated specially considering viscoelastic behavior of the bone. The aim of this study is to analyze effects of viscoelasticity of bone and dynamic loading comparable to mastication conditions on stress distribution in an implanted mandible. A three-dimensional finite-element model of an implanted mandible in the first molar region was constructed from computerized tomography data. Effects of several parameters, such as material properties including viscoelastic behavior of the cortical and trabecular bones, load amplitude, duration and direction on the instantaneous and long-term von Mises stress distribution of an implanted mandible were evaluated. In all loading conditions, the maximum von Mises stress occurred in cortical bone surrounding the neck of implant. Stress distribution was not noticeably affected by viscoelastic behavior during the first loading cycles, however, after 100 s periodic loading, the differences between stress magnitudes (especially in the cortical bone) became noticeable. In addition, sensitivity analysis showed that both cortical and trabecular bones were more sensitive to axial load than buccalingual and mesiodistal forces. The results of this study contribute to analysis of parameters involved in success of dental implantation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».