Mechanical regulation of localized and appositional bone formation around bone-interfacing implants
Notice bibliographique
Résumé
The local mechanical environment around bone-interfacing implants determines, in large part, whether bone formation leading to functional osseointegration will occur. Previous attempts to relate local peri-implant tissue strains to tissue formation have not accounted for implant surface geometry, which has been shown to influence early tissue healing in vivo. Furthermore, the process by which mechanically regulated peri-implant bone formation occurs has not been considered previously. In the current study, we used a unit cell approach and the finite element method to predict the local tissue strains around porous-surfaced and plasma-sprayed implants, and compared the predictions to patterns of bone formation reported in earlier in vivo experiments. Based on the finite element predictions, we determined that appositional bone formation occurred when the magnitudes of the strain components at the tissue-host bone interface were <8%. Localized, de novo bone formation occurred when the distortional tissue strains were less than approximately 3%. Based on these threshold tissue strains, we propose a mechanoregulatory model to relate local tissue strains to the process of peri-implant bone formation. The mechanoregulatory model is novel in that it predicts both appositional and localized bone formation and its predictions are dependent on implant surface geometry. The model provides initial criteria with which the osseointegration potential of bone-interfacing implants may be evaluated, particularly under conditions of immediate or early loading.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».