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Enregistrement W4383958265 · doi:10.1115/vvuq2023-107659

Digital Image Correlation Validation of Finite Element Strain Analysis of Dental Implant Insertion for Two Implant Designs

2023· article· en· W4383958265 sur OpenAlexaff
Baixuan Yang, Ainara Irastorza‐Landa, Peter Heuberger, Heidi‐Lynn Ploeg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationMaterials scienceFinite element methodvon Mises yield criterionDental implantImplantStress (linguistics)Displacement (psychology)Composite materialBiomedical engineeringStress–strain curveStructural engineeringDeformation (meteorology)SurgeryEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sufficient anchorage of dental implants, defined as mechanical engagement between implant and bone at the time of insertion, has been recommended for positive clinical outcomes, particularly in immediate loading protocols. Accurate measuring and analysis of stress and strain in the bone are imperative to understand anchorage from the biomechanics perspective. However, the stress and strain distributions at the bone-implant interface are impossible to measure in vivo. Therefore, the aim of this study was to develop and validate an explicit continuum finite element analysis (FEA) to investigate the stress and strain in a bone surrogate during the insertion of a dental implant: with cutting flute (CF) and without (NCF). Ten dental implants (five with CF and five with NCF) were inserted into ten rigid polyurethane (PU) foam blocks with a prepared pilot hole. During the insertion, a stereo digital image correlation (DIC) system was used to record in-plane deformation on the PU foam surface at a frequency of 1.0 Hz; and, surface von Mises strain, εv_DIC, was calculated (VIC-3D, Correlated Solutions Inc). In parallel, the insertion was simulated using FEA with explicit solver (Abaqus Explicit version 2017, Simulia). The PU foam was defined as an elastic-plastic material with a progressive crushable foam failure behaviour. The surface von Mises strain predicted from FEA, εv_FEA, was compared against εv_DIC. Uncertainty of DIC displacement measurement was 0.6 μm; and the static noise floor for the strain measurement was 500 microstrain (με). Coefficient of determination for εv_DIC and εv_FEA along a horizontal line for the CF and NCF implants were 0.80 and 0.78, respectively, which suggested the overall FEA performance was good. FEA results indicated that the cutting flute reduced the maximum shear stress in the PU foam and axial force which facilitated the insertion with less effort. This study demonstrated the successful combination of mechanical testing and FEA to better understand the mechanics of dental implant insertion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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