The Influence of Insertion Torque on Stress Distribution in Peri-Implant Bones Around Ultra-Short Implants: An FEA Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using ultra-short dental implants is a promising alternative to extensive bone grafting procedures for patients with atrophic posterior mandibles and vertical bone loss. However, the amount of insertion torque (IT) applied during implant placement significantly influences stress distribution in the peri-implant bone, which affects implant stability and long-term success. MATERIALS AND METHODS: This study used finite element analysis (FEA) to examine how different insertion torques (35 N·cm and 75 N·cm) affect stress distribution in cortical and trabecular bone types D2 and D4 surrounding ultra-short implants. Von Mises equivalent stress values were compared with ultimate bone strength thresholds to evaluate the potential for microdamage during insertion. RESULTS: The findings demonstrate that increasing IT from 35 N·cm to 75 N·cm led to a significant increase in peri-implant bone stress. Specifically, cortical bone stress in D4 bone increased from approximately 79 MPa to 142 MPa with higher IT, exceeding physiological limits and elevating the risk of microfractures and bone necrosis. In contrast, lower IT values kept stress within safe limits, ensuring optimal primary stability without damaging the bone. These results underscore the need to strike a balance between achieving sufficient implant stability and avoiding mechanical trauma to the surrounding bone. CONCLUSIONS: Accurate control of insertion torque during the placement of ultra-short dental implants is crucial to minimize bone damage and promote optimal osseointegration. Excessive torque, especially in low-density bone, can compromise implant success by inducing excessive stress, thereby increasing the risk of early failure.
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.
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 | 0,001 | 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 découle