Nanoporous TiO2 Thin Film on Titanium Oral Implants for Enhanced Human Soft Tissue Adhesion: A Light and Electron Microscopy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous experimental studies have demonstrated direct soft tissue attachment for nanoporous titanium dioxide (TiO(2) ) thin film on implants, while implants without TiO(2) thin film have not shown this capability. PURPOSE: The aims were to evaluate and compare TiO(2) surface-modified experimental microimplants with unmodified microimplants with respect to tissue interaction of the human oral mucosa evaluated by light microscopy on ground sections and semithin sections and transmission electron microscopy on ultrathin sections, and to characterize the inflammatory response and the level of the marginal bone resorption. MATERIALS AND METHODS: The study was a single-center, randomized, comparative, clinical investigation with intrasubject comparison of implants with and without TiO(2) thin film in 15 patients. RESULTS: Two comparator microimplants showed mild erythema and expulsion of fluids. The surrounding tissues around all test implants were clinically healthy. The oral mucosa in contact with the abutment part of the microimplant was 72% for the test implants and 48% for the comparator implants, a statistically significant difference (p =.0268). No statistically significant difference was found in other histological variables. The marginal bone loss in 14 weeks was 0.5 mm for the stable test (n = 11) and 1.7 mm for the stable comparator implants (n = 9; p = .0248). CONCLUSIONS: The nanoporous TiO(2) surface modification has potential clinical benefits because of increased adherence of soft tissue and possible reduced bone resorption.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».