Influence of Defect Depth on Resonance Frequency Analysis and Insertion Torque Values for Implants Placed in Fresh Extraction Sockets: A Human Cadaver Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical studies show promising outcomes with implants inserted at the time of extraction. However, this often results in an initial bone defect at the marginal region which preferably should heal for an optimal function. Therefore, monitoring of these implants is vital. PURPOSES: The aims of this study were to determine the initial stability of implants placed into fresh extraction sockets, and to explore the correlations between the peri-implant bone levels and implant stability parameters. MATERIALS AND METHODS: Six human cadaver mandibles including all natural teeth were selected for this study. All natural teeth were gently extracted, and 84 implants were immediately placed into fresh extraction sockets with five different implant depths. The maximum insertion torque values were recorded, and primary implant stability measurements were performed by means of resonance frequency analysis (RFA). The vertical distance between implant/abutment junction and the first bone-implant contact was recorded using a periodontal probe. RESULTS: It was found that the insertion torque and RFA were 28.9 +/- 7 Ncm and 65.6 +/- 9 implant stability quotient (ISQ), respectively, for 420 measurements from all 84 implants. Statistically significant correlation was found between insertion torque and ISQ values (r = 0.86; p < .001) for all implants. Both insertion torque and ISQ values dramatically decreased when the amount of peri-implant vertical bone defect increased. CONCLUSION: The results of this study demonstrated a linear relationship between peri-implant vertical bone defect depth and RFA value. It is proposed that the RFA method is sensitive to detect changes of the marginal bone level and may be used to monitor healing of peri-implant bone defects.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».