Rational design and in vitro characterization of novel dental implant and abutment surfaces for balancing clinical and biological needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term success and patient satisfaction of dental implant systems can only be achieved by fulfilling clinical as well as biological needs related to maintenance, aesthetics, soft tissue sealing, and osseointegration, among others. Surface properties largely contribute to the biological and clinical performance of implants and abutments. PURPOSE: To decipher the clinical and biological needs in implant dentistry. To address identified needs, next-generation dental implant and abutment surfaces are designed and characterized in vitro. MATERIALS AND METHODS: Novel implant and abutment surface designs were produced and characterized using surface chemical analysis, surface topography analysis, scanning electron microscopy, contact-angle measurements, and cell-culture experiments. RESULTS: The novel anodized implant surface was gradually anodized, increasing the surface roughness, surface enlargement, and oxide-layer thickness from platform to apex. The surface was phosphorus enriched, nonporous, and nanostructured at the collar, and showed micropores elsewhere. The novel anodized abutment surface was smooth, nanostructured, nonporous, and yellow. Pristine surfaces with high density of hydroxyl-groups were protected during storage using a removable cell-friendly layer that allowed dry packaging. CONCLUSIONS: A novel anodized implant system was developed with surface chemistry, topography, nanostructure, color, and surface energy designed to balance the clinical and biological needs at every tissue level.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».