In vitro efficacy of non‐surgical and surgical implant surface decontamination methods in three different defect configurations in the presence or absence of a suprastructure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Analysis of the in vitro efficacy of non-surgical and surgical dental implant surface decontamination with or without suprastructure. MATERIALS AND METHODS: Three hundred and sixty implants were dipped in indelible red and distributed to 30°, 60°, or 90° angulated bone defect models. One hundred and twenty implants were used for each bone defect, 40 of which were assigned to a decontamination method (CUR: curette; SOSC: soundscaler; APA: air powder abrasion). Of these, 20 were subjected to a simulated non-surgical (NST) or surgical treatment (ST), with/without mucosa mask, of which 10 were carried out with (S+) or without (S-) suprastructure. Uncleaned implant surface was assessed by both-sided implant surface photography. Surface morphology changes were analyzed using scanning electron microscopy (SEM). RESULTS: Cleaning efficacy was significantly better within NST if the suprastructure was removed (p < 0.001). No significant difference was found within ST (p = 0.304). Overall, cleaning efficacy in the order APA > SOSC>CUR decreased significantly (p < 0.0001) for both S+ and S- in NST as well as ST. Separated by NST/ST, S+/S-, defect angulation and decontamination method, only isolated significant differences in cleaning efficacy were present. Linear regression analysis revealed significant associations of remnants with the treatment approach, decontamination method, and defect angle (p < 0.0001). SEM micrographs showed serious surface damage after use of CUR and SOSC. CONCLUSIONS: Suprastructure removal is an additional option to improve cleaning efficacy of non-surgical implant surface decontamination in this in vitro model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».