A Dynamic Analytical Model for Impact Evaluation of Percutaneous Implants
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing need for a clinically effective noninvasive technique for monitoring implant stability has led to a number of testing methods based on the concept of resonant frequency. Resonant frequency measurements are an indirect measure of the bone-implant interface integrity and do not provide any specific measures of the physical properties of the interface itself. In this study, an analytical model has been developed to interpret the measurement results of an impact testing method based on the Periotest handpiece. Model results are compared to a variety of in vitro tests to verify model predictions and to gain an understanding of the parameters influencing the measurements. Model simulations are then used to predict how changes in the supporting stiffness properties, material loss around the neck of the implant, and the presence of an implant flange will affect the measurements. The developed analytical model, in conjunction with the impact measurements, allows direct estimation of the bone properties that support implants. Model simulations show the impact testing technique to be sensitive to bone loss and stiffness changes that would correspond to poorly integrated implants (ones which may be in danger of failing). Similarly, for implants with very stiff support, little useful quantitative data can be obtained about the bone supporting the implant, as the stiffness of the other components of the system dominate the response. However, such implants are generally considered healthy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».