The Role of Functional Parameters for Topographical Characterization of Bone‐Anchored Implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The surface topographical characterization of bone-anchored implants has been recommended to be based on amplitude, spatial, and hybrid parameters. There are also functional parameters that have the potential to describe characteristics important for a specific application. PURPOSE: The aim of the present study was to evaluate if parameters that have been described as functional in engineering applications are also relevant in the topographical characterization of bone-anchored implants. MATERIALS AND METHODS: The surface topography of threaded titanium implants with different surface roughness (S(a), S(ds), and S(dr)) was analyzed with an optical interferometer, and five candidating functional parameters (S(bi), S(ci), S(vi), S(m), and S(c)) were calculated. Examples of the same parameters for five commercially available dental implants were also calculated. Results The highest core fluid retention index (S(ci)) was displayed by the turned implants, followed by fixtures blasted with 250- and 25-microm particles, respectively. Fixtures blasted with 75-microm Al(2)O(3) particles displayed the lowest S(ci) value. This is the inverse order of the bone biological ranking based on earlier in vivo studies with the experimental surfaces included in the present study. CONCLUSION: A low core fluid retention index (S(ci)) seems favorable for bone-anchored implants. Therefore, it is suggested to include S(ci) to the set of topographical parameters for bone-anchored implants to possibly predict the biological outcome.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».