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Enregistrement W4406133358 · doi:10.3389/fbioe.2024.1491834

Loading rate, geometry, and damage state influence vertical extraction biomechanics in an ex vivo swine dental model

2025· article· en· W4406133358 sur OpenAlexafffund
Timothy J. Gadzella, Karyne N. Rabey, Michael R. Doschak, Lindsey Westover, Owen Addison, Dan L. Romanyk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEx vivoBiomechanicsExtraction (chemistry)Materials scienceGeometryStructural engineeringIn vivoAnatomyMedicineEngineeringMathematicsBiologyChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Validated models describing the biomechanics of tooth extraction are scarce. This study seeks to perform experimental and numerical characterization of vertical tooth extraction biomechanics in swine incisors with imposed vertical extraction loads. Imaging analysis related mechanical outcomes to tooth geometry and applied loading rate. Then, the predictive capabilities of the developed finite element analysis (FEA) models were demonstrated by testing different loading scenarios and validating the results against experimental equivalents. Methods Simulated vertical extractions were performed on partial swine central incisors (n = 49) and studied for peak extraction force and dental complex stiffness. Post-extraction µCT images were obtained to measure root surface attachment area (RSAA) and observe patterns of periodontal ligament (PDL) rupture. Crosshead force-displacement data was used in an inverse finite element analysis (IFEA) to verify parameters for the PDL in an axisymmetric model of tooth extraction. New force-hold loading protocols were devised in silico and validated in a series of tests on swine incisors to demonstrate the predictive efficacy of the finite element model. Force-hold loading on an initially-damaged PDL was also simulated. Results Reductions in loading rate and RSAA were found to significantly reduce peak extraction forces by 98N–120 N. Increases in instantaneous stiffness during loading were associated with increases in loading rate. Inverse finite element solutions demonstrated consistent PDL parameters across loading cases. Force-hold loading predicted extraction behaviour with large variance in extraction time. Damage imposed in the FEA model was able to predict experimental results from experiments on similarly-damaged dental complexes. Conclusion This study presents a comprehensive experimental and numerical characterization of vertical tooth extraction biomechanics employing an ex vivo swine model. The results of these experiments suggest that the axisymmetric FEA model is a powerful tool for predicting a range of conditions and dental complex geometries. The predictive power of the FEA model demonstrated in this study encourages its use in pre-clinical testing and development of new vertical extraction loading schemes for improving clinical outcomes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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