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Enregistrement W2103104769 · doi:10.1111/cid.12220

Direct Radial <scp>LMHF</scp> Microvibration Induced Bone Formation and Promoted Implant Osseointegration

2014· article· en· W2103104769 sur OpenAlexvenueno aff
Shirui Wang, Yang Liu, Yi Tang, Wei Zhao, Junying Li, Yang Yang, Wen Du, Haiyang Yu

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsseointegrationImplantDentistryBone formationBone densityMedicineChemistryOsteoporosisSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mechanical loading is known to play an important role in bone remodeling. PURPOSE: This study aimed to evaluate the effect of direct low-magnitude high-frequency (LMHF) microvibration on dental implant bone formation and osseointegration. MATERIALS AND METHODS: Titanium implants were installed in rabbit tibiae. The implants in the left legs were loaded with mechanical vibration (15 μm) at 10, 20, 30, and 40 Hz (10, 20, 30, and 40 Hz groups, respectively) for 30 minutes every day. The implants on the right legs were used as a sham control and did not receive a vibration load. RESULTS: After 20 days, the 10, 20, and 30 Hz groups showed significantly greater newly formed bone volume, density, ratio of the bone surface area to the trabecular bone surface area, and ratio of the bone surface area in direct contact with osteoclasts versus the total bone surface area in the region of interest compared with the sham control group, especially the 20 Hz group. However, the 40 Hz group did not. CONCLUSIONS: In conclusion, the application of direct LMHF (10, 20, or 30 Hz) vibration on the implants promoted bone formation and osseointegration, especially at 20 Hz; however, the use of 40 Hz did not result in any significant improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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