Differences in osseointegration rate due to implant surface geometry can be explained by local tissue strains
Notice bibliographique
Résumé
Experimental evidence indicates that the surface geometry of bone-interfacing implants influences the nature and rate of tissues formed around implants. In a previously reported animal model study, we showed that non-functional, press-fitted porous-surfaced implants placed in rabbit femoral condyle sites osseointegrated more rapidly than plasma-sprayed implants. We hypothesized that the accelerated osseointegration observed with the porous-surfaced design was the result of this design providing a local mechanical environment that was more favourable for bone formation. In the present study, we tested this hypothesis using finite element analysis and homogenization methods to predict the local strains in the pre-mineralized tissues formed around porous-surfaced and plasma-sprayed implants. We found that, for loading perpendicular to the implant interface, the porous surface structure provided a large region that experienced low distortional and volumetric strains, whereas the plasma-sprayed implant provided little local strain protection to the healing tissue. The strain protected region, which was within the pores of the sintered porous surface layer. corresponded to the region where the difference in the amount of mineralization between the two implant designs was the greatest. Low distortional and volumetric strains are believed to favour osteogenesis, and therefore the model results provide initial support for the hypothesis that the porous-surfaced geometry provides a local mechanical environment that favours more rapid bone formation in certain situations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».