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Enregistrement W4410265615 · doi:10.1016/j.prosdent.2025.04.015

Development and evaluation of a noninvasive vibration modeling technique for primary stability measurement in artificial cortical bone blocks

2025· article· en· W4410265615 sur OpenAlexafffund
Chester Jar, A Archibald, Monica Gibson, Lindsey Westover

Notice bibliographique

RevueJournal of Prosthetic Dentistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Team for ImplantologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsITI FoundationSuncor Energy Incorporated
Mots-clésVibrationStability (learning theory)Cortical boneBiomedical engineeringMaterials scienceComputer scienceAcousticsEngineeringMedicineMachine learningAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statement of problem Noninvasive methods of quantifying stability are important for monitoring implant health. Current techniques are unable to provide a universal measurement of stability. The Advanced System for Implant Stability Testing (ASIST) is a device that noninvasively measures implant stability by analyzing the vibration response of the implant system to estimate the interfacial stiffness, reported as the ASIST Stability Coefficient (ASC). Purpose The aim of this in vitro study was to determine whether implant stability can be measured as the interfacial stiffness with a refined analytical model that accounts for cortical and cancellous layers. Material and methods Bone-level tapered implants were placed in polyurethane foam comprised of 2 layers mimicking cortical and cancellous bone. Cancellous bone was simulated with 320 kg/m 3 foam, while cortical bone was simulated with 3 densities (480, 640, 800 kg/m 3 ) and 3 thicknesses (1, 2, 3 mm) for a total of 9 experimental groups. Each group contained 10 specimens. The stability of each implant was measured with the ASC, Implant Stability Quotient (ISQ), insertion torque (IT), and pullout test. Two-way ANOVA was used to compare stability values across groups of the same cortical density and thickness (α=.05). The Dunnett test was also used to compare experimental groups with a control group (n=10) of purely cancellous foam (320 kg/m 3 ). Correlations between outcome measurements were described with the Pearson correlation coefficient. Results ASC values followed similar trends with IT and pullout force (PF) measurements where varying the cortical density had the largest effect on stability values at the highest cortical thickness and vice versa. The control group showed values similar to those of the groups with a 1-mm cortical thickness. However, ISQ values significantly increased with cortical thickness ( P <.001) but did not change significantly with cortical density ( P =.265). Strong correlations were observed between the IT and pullout force ( r =0.946), ASC and IT ( r =0.872), and ASC and pullout force ( r =0.917). Weaker correlations were observed between the ISQ and IT ( r =0.495), and ISQ and pullout force ( r =0.552). Conclusions With the refined analytical model, ASC values were comparable with trends in IT and PF, with stronger correlations compared with the ISQ. Within the confines of this controlled in vitro study, the results suggest that the ASIST may provide an improved estimate of an implant's mechanical stability. However, further work with real bone, other implant systems, and human participants is warranted before its clinical feasibility can be assessed.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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