The Influence of Surface Roughness on the Displacement of Osteogenic Bone Particles during Placement of Titanium Screw-Type Implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previously, we demonstrated that bone debris, which is translocated during dental implant placement, has osteogenic potential. Therefore, it was hypothesized that implant surface roughness can influence the amount of translocated bone debris/particles and thereby the osteogenic response. MATERIAL AND METHODS: Small titanium implants were left turned (smooth) or blasted and acid etched. The implants were placed in fresh cadaver bone. After explantation, the implants were incubated in a culture medium containing β-glycerophosphate and dexamethasone up to 24 days. Subsequently, histology, scanning electron microscopy (SEM), DNA analysis, and calcium (Ca) content measurements were performed. RESULTS: For both types of implant during implant placement, bone particles were translocated because of inherent roughness of the implant. SEM and histology confirmed the presence of a bone-like tissue on the surface of both types of implants, as also confirmed by DNA and Ca measurements. However, the significantly higher roughness of the etched implants accounted for more bone debris and accordingly elevated osteogenic response. Control samples, which had not been placed into bone, did not show mineralization in the same medium. CONCLUSION: The present study, for the first time, demonstrated that implant surface roughness can increase the amount of the translocated bone particles and thereby also have a beneficial effect on the osteogenic response of these bone particles. It is hypothesized that these bone fragments behave like miniature auto-grafts and thereby play a significant role to enhance peri-implant osteogenesis. Optimization of surface topography should be evaluated to take advantage of this additional effect of surface roughness.
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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) | 0,001 | 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 ».