Differences of Post-Placement Bone Implant Contact (BIC) Value of Dental Implant Coated and Not Coated With Platelet Rich Plasma (PRP)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The success of a dental dental implant treatment focuses on a phenomenon called osseointegration. Evaluation of Bone Area (BA) and Bone-Dental implant Contact (BIC) through histomorphometric analysis is the most widely used parameter to measure osseointegration. The aim of this study was to see post-placement Bone Dental implant Contact (BIC) value of dental implant coated and not coated with PRP.MATERIALS & METHODS: This study was an experimental laboratory conducted at Laboratory of Veterinary Faculty, Hasanuddin University. The sample was baby buck rabbit, aged 4-8 months old, weight 1500–2000 gram, divided into 2 groups each group consist of 12 rabbit, control group not coated with PRP and treatment group coated with PRP. Data analysis using SPSS version 20.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).RESULTS: There was a significant difference between the mean BIC values and the 20% increase in BIC values in LP1, LP2 and LP3 between treatment and control group on day 0, 3, 7, and 14.CONCLUSIONS: There was a difference in the average of post-placement BIC value of dental implant coated and not coated with PRP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».