Two Alternative Surgical Techniques for Enhancing Primary Implant Stability in the Posterior Maxilla: A Clinical Study Including Bone Density, Insertion Torque, and Resonance Frequency Analysis Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary stability of dental implants associated with resistance to micromotion during healing is affected by surgical technique and implant design, which are important especially in the soft bone, where implant failures are more likely. PURPOSES: This study was designed to compare the parameters associated with implant insertion using two different methods of enhancing implant primary stability and to identify any relationship between these parameters at implant insertion. MATERIALS AND METHODS: A total of 60 implants were placed in the maxillary posterior regions of 22 patients. The bone densities at the implant sites were recorded using a computerized tomography machine in Hounsfield unit (HU). The maximum insertion torque data were recorded with the Osseocare (Nobel Biocare AB, Göteborg, Sweden) equipment, while resonance frequency analysis (RFA) measurements were taken using an Osstell (Integration Diagnostics AB, Göteborg, Sweden) machine at implant surgery. Comparisons including HU, Ncm, and implant stability quotient were made between two control groups (C1 and C2), and corresponding four test groups (T1-T4) using thinner drills to enhance primary implant stability. RESULTS: Two implants were lost, meaning an overall implant survival rate of 96.6% after 3 +/- 1 years. When compared to control groups, significantly higher mean maximum insertion torque and RFA values were found for corresponding test groups. In addition, strong correlations were observed between the bone density and insertion torque, and implant stability values at implant placement. CONCLUSION: The results of this study suggest that using thinner drills for implant placement in the maxillary posterior region where bone quality is poor may improve the primary implant stability, which helps clinicians to obtain higher implant survival rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».