Effect of Crestal Position on Bone–Implant Stress Interface of Three-Implant Splinted Prostheses: A Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing stress distribution at the bone-implant interface is critical to enhancing the long-term biomechanical performance of dental implant systems. Vertical misalignment between splinted implants can result in elevated localized stresses, increasing the risk of material degradation and peri-implant bone resorption. This study employs three-dimensional finite element analysis (FEA) to evaluate the mechanical response of peri-implant bone under oblique loading, focusing on how variations in vertical implant platform alignment influence stress transmission. Four implant configurations with different vertical placements were modeled: (A) all crestal, (B) central subcrestal with lateral crestal, (C) lateral subcrestal with central crestal, and (D) all subcrestal. A 400 N oblique load was applied at 45° simulated masticatory forces. Von Mises stress distributions were analyzed in both cortical and trabecular bone, with a physiological threshold of 100 MPa considered for cortical bone. Among the models, configuration B exhibited the highest cortical stress, exceeding the physiological threshold. In contrast, configurations with uniform vertical positioning, particularly model D, demonstrated more favorable stress dispersion and lower peak values. Stress concentrations were consistently observed at the implant-abutment interface across all configurations, identifying this area as critical for design improvements. These findings underscore the importance of precise vertical alignment in implant-supported restorations to minimize stress concentrations and improve the mechanical reliability of dental implants. The results provide valuable insights for the development of next-generation implant systems with enhanced biomechanical integration and material performance under functional loading.
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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) | 0,001 | 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 ».