Implant stability in relation to osseointegration: an experimental study in the Labrador dog
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Resonance frequency analysis (RFA) is supposed to determine implant stability. The relation between RFA and the degree of bone-to-implant contact (BIC), however, is unclear. The objective of the present experiment was to evaluate RFA values in relation to osseointegration. MATERIAL AND METHODS: In 20 Labrador dogs, all mandibular premolars were extracted bilaterally. After 3 months, four transmucosal screw-shaped experimental implants were placed in each mandibular premolar region. The implants (12 mm length, slashed circle 4.1mm, insertion depth 9 mm) were either SLA surface or turned surface implants. The animals were divided into four groups (five dogs in each group) to study healing following implant installation at 2 h, 4 days, 1, 2, 4, 6, 8 and 12 weeks. Two experimental implants of each type were installed in each edentulous premolar region. A plaque control program was initiated 2 weeks after each implant installation. RFA assessments were performed at the time of implant installation, at one to three occasions during the monitoring period and at the termination of the experiment. At the end of the experiment, the dogs were sacrificed and each implant site was dissected and processed for histological analysis. The results of the histological analysis, i.e. marginal bone level, degree of osseointegration (BIC%) and bone density, were compared with the corresponding Implant Stability Quotient (ISQ) values of the RFA assessment. RESULTS: No correlations between histological parameters of osseointegration and ISQ values could be identified. Marginal bone level changes, differences in BIC% and bone density were not reflected in the RFA at any time-point during the 12-week monitoring period. CONCLUSION: The value of RFA to predict implant stability over time and to determine at which time-point an implant may be exposed to functional load has to be questioned.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».