Impact of Bone Augmentation of Facial Bone Defect around Osseointegrated Implant: A Three Dimensional Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: When dental implants are placed at the esthetic zone, facial bone fenestration might be expected. This study aimed to evaluate the biomechanical effect of bone augmentation around implants with facial bone fenestration defects using the finite element method. (2) Methods: An anterior maxillary region model with facial concavity was constructed with a threaded implant inserted following the root direction, resulting in apical threads exposure to represent the fenestration model. Several bone coverage levels were simulated by gradually shifting the deepest concavity point buccally, mimicking bone augmentation surgeries with different bone fill results. Oblique forces were applied, and analysis was performed. (3) Results: Peak compressive stress magnitude and distribution varied according to the level of exposure and facial concavity depth. The fenestration model demonstrated a slightly lower peak peri-implant bone stress, smaller implant displacement, and smaller bone volume with strain levels above 200 µ strain. A gradual increase in compressive stress, implant displacement, and bone volume exhibited strain level above 200 µ strain was observed with the increased bone fill level of the facial bone fenestration. (4) Conclusions: Exposure of implants apical threads at the maxillary anterior region does not significantly affect the peri-implant stress and strain results. However, increasing the buccolingual width and eliminating the buccal concavity might increase the peri-implant bone volume exhibited favorable loading levels.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».