A Novel Technique to Increase the Thickness of TiO₂ of Dental Implants by Nd: DPSS Q-sw Laser Treatment
Notice bibliographique
Résumé
High bone-implant contact is a crucial factor in the achievement of osseointegration and long time clinical success of dental implants. Micro, nano, microtopography, and oxide layer of dental implants influence tissue response. The lasers were used for achieving an implant surface with homogeneous micro texturing and uncontaminated surface. The present study aimed to characterize the implant surfaces treated by Nd: DPSS Q-sw Laser treatment compared to machined implants. A total of 10 machined implants and 10 lasered surface implants were evaluated in this study. The implant surfaces were evaluated by X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS), Auger Electron Spectroscopy (AES), and metallography to characterize and measure the thickness of the oxide layer on the implant titanium surface. The machined surfaces showed a non-homogeneous oxide layer ranging between 20 and 30 nm. The lasered implant surfaces showed a homogeneous oxide layer ranging between 400 nm and 460 nm in the area of the laser holes, while outside the layer, thickness ranged between 200 nm and 400 nm without microcracks or evidence of damage. Another exciting result after this laser treatment is a topographically controlled, repeatable, homogeneous, and clean surface. This technique can obtain the implant surface without leaving residues of foreign substances on it. The study results indicate that the use of Nd: DPSS Q-sw laser produces a predictable and reproducible treatment able to improve the titanium oxide layer on the dental implant surface.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».