Bone Formation in a Local Defect around Dental Implants Coated with Extracellular Matrix Components
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The coating of implant surfaces with components of the extracellular matrix offers an approach to influence peri-implant bone healing. In this study, bone healing around coated implants is analyzed in a peri-implant defect model. MATERIALS AND METHODS: Eight months after extraction of the premolar teeth, six dogs received 48 implants (eight per animal) in the mandible. Implant surfaces were sandblasted and acid-etched, and some were additionally coated with collagen type II and chondroitin sulfate (collagen/CS). On each side of the mandible, implants either had no peri-implant defect (control side) or a vertical defect of 5 mm in depth and 0.5, 1.0, or 2.0 mm in width. Implants healed submerged for 8 weeks. Fluorochrome staining, histology, and histomorphometry were used to analyze implant osseointegration. RESULTS: Fluorochrome labels showed an increased mineralization around collagen/CS-coated surfaces at 4 weeks (p = .031). Histomorphometry generally showed lower vertical and horizontal bone apposition with increasing gap size for both surface types. In gapless sites and 0.5-mm gaps, collagen/CS coated implants showed increased bone volume in areas directly adjacent to the implant, in comparison with uncoated implants (p < .05). CONCLUSION: The width of the peri-implant gap influences peri-implant bone formation. Complete filling of all gaps by newly formed bone could not be observed around either surface. In proximity to the surface, implant surface coating by collagen/CS positively influenced bone formation.
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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 ».