Improving the Clinical Performance of Dental Implants Through Advanced Surface Treatments: The Case of Ti and ZrO2 Coatings
Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes the development of surface treatments applied to dental implants with the aim of improving their clinical performance. It covers the advancement of various techniques, from the conventional to the more advanced ones. Among the recent advancements, surface texturing has enabled atomic and structural modifications of implant surfaces at the micro- and nanoscales, improving tissue–material interactions. Acid etching and atomic layer deposition applied onto implant surfaces results in optimized osseointegration by stimulating the deposition and proliferation of osteoblasts and fibroblasts. The atomic layer deposition of TiO2, ZnO, ZrO2, and CaCO3 has proven effective in improving osseointegration and tackling corrosion. Corrosion is still an important issue, whereby metals released from titanium implants and their associated degradation products cause local and systemic side effects, leaving a wide avenue for future research. The development of hybrid dental implants is envisaged through new materials and technologies, such as additive manufacturing, which may play a critical role in the fabrication of patient-specific implants with tailored nano-topography capable of enhancing such properties as antibacterial activity and osseointegration.
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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 | 0,000 | 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 ».