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Enregistrement W4285732822 · doi:10.3390/ma15144953

Stress Distribution Pattern in Zygomatic Implants Supporting Different Superstructure Materials

2022· article· en· W4285732822 sur OpenAlexaff
Artak Heboyan, Roberto Lo Giudice, Les Kalman, Muhammad Sohail Zafar, João Paulo Mendes Tribst

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperstructureMaterials scienceStress (linguistics)Composite materialOrthodonticsStructural engineeringEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to assess and compare the stress-strain pattern of zygomatic dental implants supporting different superstructures using 3D finite element analysis (FEA). A model of a tridimensional edentulous maxilla with four dental implants was designed using the computer-aided design (CAD) software. Two standard and two zygomatic implants were positioned to support the U-shaped bar superstructure. In the computer-aided engineering (CAE) software, different materials have been simulated for the superstructure: cobalt-chrome (CoCr) alloy, titanium alloy (Ti), zirconia (Zr), carbon-fiber polymers (CF) and polyetheretherketone (PEEK). An axial load of 500 N was applied in the posterior regions near the zygomatic implants. Considering the mechanical response of the bone tissue, all superstructure materials resulted in homogeneous strain and thus could reconstruct the edentulous maxilla. However, with the aim to reduce the stress in the zygomatic implants and prosthetic screws, stiffer materials, such Zr, CoCr and Ti, appeared to be a preferable option.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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