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Enregistrement W2120851849 · doi:10.1111/j.1708-8208.2011.00392.x

Development of a New Implant Primary Stability Parameter: Insertion Torque Revisited

2011· article· en· W2120851849 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Degidi, Giuseppe Daprile, Adriano Piattelli, Giovanna Iezzi

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCorrelationImplantResonance frequency analysisStability (learning theory)Positive correlationBiomedical engineeringTorqueBone densityDentistryMathematicsOsseointegrationMedicinePhysicsSurgeryGeometryInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aims of the study are to introduce a new parameter to measure primary stability and to evaluate the possible correlations between this parameter and bone density, initial bone-to-implant contact (IBIC), Resonance Frequency Analysis (RFA), and peak insertion torque (IT). MATERIAL AND METHODS: The study was performed on three different types of fresh humid bovine bone: type I, type II, and type III. A total of 90 XiVE implants (30 per bone type) were used; implant insertion was performed with a calibrated maximum torque of 70 Ncm at predetermined 30 rpm. The IT data were recorded and exported as a curve; using a trapezoidal integration technique, the area underlying the curve was calculated: this area represents the variable torque work (VTW). Furthermore, peak IT and RFA were recorded; finally IBIC was calculated from histological specimens. RESULTS: Spearman correlation analysis of the entire sample reveals that VTW presents a significant (p < .01) positive correlation with bone density; a significant (p < .05) positive correlation with IBIC, and a significant (p < .01) positive correlation with all the other primary stability parameters. Spearman correlation analysis of the three different groups show that VTW presents a significant positive correlation with IT in all three types of bone; on the other hand, VTW shows a negative not significant correlation with RFA in bone I, a positive significant correlation in bone II, and a positive not significant correlation in bone III. Furthermore, VTW shows a negative significant correlation with IBIC in bone I and a positive significant correlation in bone II and III. CONCLUSIONS: Within the limitations of an in vitro study, the VTW seems to be a promising parameter to measure implant primary stability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,291
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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