<scp>E</scp>ffect of <scp>D</scp>ental <scp>I</scp>mplant <scp>D</scp>iameter on <scp>F</scp>atigue <scp>P</scp>erformance. <scp>P</scp>art <scp>II</scp>: <scp>F</scp>ailure <scp>A</scp>nalysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to perform fracture mode analysis for in vitro failed implants in order to evaluate the relation between the fracture mode obtained and the implants' fatigue behavior. MATERIALS AND METHODS: Eighty fractured dental implants were analyzed after being tested for fatigue performance. A macroscopic failure analysis was performed, which evaluated and located the fracture modes obtained, followed by a microscopic failure analysis comprising a detailed scanning electron microscopy (SEM) fractographic analysis. RESULTS: Four distinctive fracture loci were identified and macrofracture mode analysis was performed, showing that all 5-mm implants that fractured were fractured at the abutment neck and screw. In the 3.75-mm group, 44.4% were fractured at the implant neck and 55.5% at the implants second thread. Fifty-two percent of the 3.3-mm fractured implants had it at the implants second tread and 48% at the implants third thread. The implant's metallographic sections revealed that the different fracture loci were located where thin metal cross sections and sharp notches coexist. Using SEM, we were able to characterize the failure micromechanisms and fatigue characterization as transgranular fracture and arrays of secondary parallel microcracks at relatively low magnifications and classic fatigue striations at much higher magnifications. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that proper implant design is crucial to ensure long-term fatigue performance for dental implants. The combination of sharp notches (thread) and narrow metal cross section is quite deleterious for fatigue resistance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».