Constant Strain Rate and Peri‐Implant Bone Modeling: An In Vivo Longitudinal Micro‐CT Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strain, frequency, loading time, and strain rate, among others, determine mechanical parameters in osteogenic loading. We showed a significant osteogenic effect on bone mass (BM) by daily peri-implant loading at 1.600µε.s(-1) after 4 weeks. PURPOSE: To study the peri-implant osteogenic effect of frequency and strain in the guinea pig tibia by in vivo longitudinal micro-computed tomography (CT) analysis. MATERIAL AND METHODS: One week after implant installation in both hind limb tibiae, one implant was loaded daily for 10' during 4 weeks, while the other served as control. Frequencies (3, 10, and 30Hz) and strains varied alike in the three series to keep the strain rate constant at 1.600µε.s(-1) . In vivo micro-CT scans were taken of both tibiae: 1 week after implantation but before loading (v1) and after 2 (v2) and 4 weeks (v3) of loading as well as postmortem (pm). BM (BM (%) bone-occupied area fraction) was calculated as well as the difference between test and control sides (delta BM) RESULTS: All implants (n=78) were clinically stable at 4 weeks. Significant increase in BM was measured between v1 and v2 (p<.0001) and between v1 and v3 (p<.0001). A significant positive effect of loading on delta BM was observed in the distal peri-implant marrow 500 Region of Interest already 2 weeks after loading (p=.01) and was significantly larger (11%) in series 1 compared with series 2 (p=.006) and 3 (p=.016). CONCLUSIONS: Within the constraints of constant loading time and strain rate, the effect of early implant loading on the peri-implant bone is strongly dependent on strain and frequency. This cortical bone model has shown to be most sensitive for high force loading at low frequency.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».