Influence of novel implant selective laser melting framework design on mechanical durability of acrylic veneer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A novel implant framework design is proposed to improve the mechanical durability of acrylic veneer. PURPOSES: Comparing the mechanical durability of acrylic veneer on implant frameworks fabricated from selective laser melting (SLM) with novel design against conventional computer numeric controlled (CNC) milled frameworks. MATERIALS AND METHODS: Implant titanium frameworks with distal cantilever were fabricated by SLM (n = 10) and CNC milling (n = 10). The CNC frameworks had multiple vertical pins, while the SLM frameworks had 3D metal networks of horizontal beams connected by vertical struts. All the frameworks were veneered with acrylic teeth and resin material and were subjected to a static load-to-failure test at the cantilever region. The load-to-failure readings and the pattern of prosthesis damage were recorded for each prosthesis. RESULTS: The CNC and SLM prostheses failed at statistically similar loads. The acrylic veneer around the CNC frameworks tend to initially crack around the distal implant followed by acrylic chipping. Six SLM prostheses failed at the framework connector on the mesial implant by separation of the screw seat. After reloading these prostheses, they failed by acrylic veneer chipping. The SLM prostheses had significantly less incidence of acrylic flexure and severity of acrylic veneer chipping than CNC prostheses. CONCLUSIONS: The SLM framework with novel design is efficient in reinforcing acrylic veneering. However, the SLM frameworks appeared weak in thin sections, such as the screw seat.
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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 ».