The Effects of Titanium Implant Surface Topography on Osseointegration: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: A variety of claims are made regarding the effects of surface topography on implant osseointegration. The development of implant surfaces topography has been empirical, requiring numerous in vitro and in vivo tests. Most of these tests were not standardized, using different surfaces, cell populations, or animal models. The exact role of surface chemistry and topography on the early events of the osseointegration of dental implants remains poorly understood. Objective: The aim of this study was to consider the major claims made concerning the effects of titanium implant surface topography on osseointegration. The osseointegration rate of titanium dental implants is related to their composition and surface roughness. The different methods used for increasing surface roughness or applying osteoconductive coatings to titanium dental implants were reviewed. Important findings of consensus were highlighted, and existing controversies were revealed. Methods: This paper considered many of the research publications listed in Medical Literature Analysis and Retrieval System Online and presented in biomedical research publications and textbooks. Surface treatments, such as titanium plasma spraying, grit blasting, acid etching, alkaline etching, anodization, polymer demixing, sol-gel conversion, and their corresponding surface morphologies and properties were described. Results: Many in vitro evaluations are not predictive of or correlated with in vivo outcomes. In some culture models, increased surface topography positively affects proosteogenic cellular activities. Many studies reveal increase in bone-to-implant contact (BIC), with increased surface topography modifications on implant surfaces. Conclusions: Increased implant surface topography improves the BIC and the mechanical properties of the enhanced interface.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».