Evaluation of Tension and Deformation in a Mandibular Toronto Bridge Anchored on Three Fixtures Using Different Framework Materials, Abutment Systems, and Loading Conditions: A FEM Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate by finite element method analysis the behaviour of a three-implant mandible Toronto framework made by three different materials, with two abutment systems and two loading conditions. MATERIALS AND METHODS: Three implants were virtually inserted in a mandible model in positions 3.6, 4.1, and 4.6. Three prosthetic framework bars with the same design and dimension (4.8 × 5.5 mm) were projected. The variables introduced in the computer model were the framework materials (glass fiber reinforced resin, Co-Cr, TiAl6V4), the abutment systems (Multi-Unit-Abutment [MUA]/OT-Bridge), and the loading conditions (500 N vertical load on all the framework area and 400 N on a 7-mm distal cantilever). The computer was programmed with physical properties of the materials as derived from the literature. Maximum tension and deformation values for each variable were registered at framework, screws, and abutment level and then compared. RESULTS: Metal frameworks Cr-Co and TiAl6V4 resulted in lower deformation than glass fiber-reinforced resin frameworks while presenting higher tension values. The OT-Bridge exhibited lower maximum tension and deformation values than the MUA system. The first loading condition reached higher tension and deformation values than the second and it resulted in more uniformly distributed load on all the framework area, especially with the OT-Bridge system. CONCLUSION: More rigid materials and OT-Bridge system decrease the deformation on the prosthetic components. Tension stresses are more uniformly distributed with glass fiber-reinforced resin, in the OT-Bridge system and avoiding cantilever loading.
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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 | 0,002 | 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 ».