Influence of Nanotopography on Early Bone Healing during Controlled Implant Loading
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscale surface modifications influence peri-implant cell fate decisions and implant loading generates local tissue deformation, both of which will invariably impact bone healing. The objective of this study is to determine how loading affects healing around implants with nanotopography. Implants with a nanoporous surface were placed in over-sized osteotomies in rat tibiae and held stable by a system that permits controlled loading. Three regimens were applied: (a) no loading, (b) one daily loading session with a force of 1.5N, and (c) two such daily sessions. At 7 days post implantation, animals were sacrificed for histomorphometric and DNA microarray analyses. Implants subjected to no loading or only one daily loading session achieved high bone implant contact (BIC), bone implant distance (BID) and bone formation area near the implant (BFAt) values, while those subjected to two daily loading sessions showed less BFAt and BIC and more BID. Gene expression profiles differed between all groups mainly in unidentified genes, and no modulation of genes associated with inflammatory pathways was detected. These results indicate that implants with nanotopography can achieve a high level of bone formation even under micromotion and limit the inflammatory response to the implant surface.
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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 ».