In vitro comparative analysis of two resonance frequency measurement devices: Osstell implant stability coefficient and Penguin resonance frequency analysis
Notice bibliographique
Résumé
Adequate implant stability is an essential requirement. The introduction of the Penguin resonance frequency analysis raises some questions regarding its reliability, reproducibility, and repeatability as well as how it compares to the older Osstell device. PURPOSE: To assess the newer Penguin implant stability coefficient (ISQ) device (vs the Osstell device). MATERIALS AND METHODS: A total of 120 implants were used, divided into four groups (A, B, C, and D) (according to design) and placed in fresh bovine bone. Consecutive measurements were made with both devices (Penguin/Osstell) with their respective transducers. Then, the ISQ values were measured with the Penguin device using the Osstell transducer, and vice-versa. RESULTS: The mean insertion torque (N/cm) values for the implants were as follows: Group A = 24.7 ± 9.4; Group B = 25.6 ± 9.7; Group C = 28.7 ± 7.9; Group D = 19.1 ± 5.5. The mean ISQ values for the entire sample were as follows: Penguin 67.7 ± 6.1 and Osstell 68.5 ± 9.6. The ISQ value measured with the Penguin device using a SmartPeg transducer was 67.0 ± 8.0, and that for the Osstell device using a MultiPeg transducer was 68.3 ± 7.5. The intraclass correlation coefficient (ICC) was calculated for the ISQ values obtained from both devices and was >0.90 for all transducers. When the ICC transducers were interchanged, the values were <0.77. CONCLUSIONS: Both ISQ devices allow for reliable and repeatable measurement of implant stability; however, the use of each device-specific transducer is recommended.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».