Evaluation of Factors Influencing Resonance Frequency Analysis Values, at Insertion Surgery, of Implants Placed in Sinus‐Augmented and Nongrafted Sites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The immediate loading technique requires a high primary stability. Resonance frequency analysis (RFA) has been proposed to assess this stability with a quantitative method. PURPOSE: The aim of the present study was to evaluate if a good primary stability could be achieved in sites that had undergone a sinus augmentation procedure and also to evaluate the importance of different clinical factors in the determination of resonance frequency values at implant insertion. MATERIALS AND METHODS: In 14 patients, 80 implants were inserted. Sixty-three implants were inserted in a site previously treated with a sinus augmentation procedure, while 17 implants were inserted in healed or postextraction sites. For each implant, diameter, length, bone density, insertion torque, RFA value, and percentage of implant fixed to a nongrafted bone were recorded. RESULTS: Grafted sites showed high RFA values. A statistically significant positive correlation was found between resonance frequency values and implant diameter (p=0.007), implant length (p=0.02), diameter of the last bur used (p=0.01). No statistically significant correlation between RFA values and all the other variables considered was found. CONCLUSIONS: Sites treated with sinus augmentation procedures can offer good primary stability after 6 months of healing. The length and diameter of the implants, together with the geometry of the implant used, are important to obtain high RFA values.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».