Peri-implant tissues morphometry at SLActive surfaces. An experimental study in the dog
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The objective was to study tissue components around implants with highly hydrophilic surfaces during early healing. MATERIALS AND METHODS In 12 Labrador dogs, the second and third mandibular premolars were extracted bilaterally. After 3 months of healing, full-thickness flaps were elevated in the edentulous region of one side of the mandible. An implant was installed, and the flaps were sutured to allow a non-submerged healing. The timing of the implant installations in the other side of the mandible until sacrifices were performed in such a way to collect biopsies representing healing after 4, 7, 15, and 60 days. An n = 6 was achieved for each healing period. Paraffin sections were obtained for morphometric analyses. RESULTS Provisional matrix with a percentage of 32.9 ± 16.7% was found already after 4 days. This percentage became 37.3 ± 8.5%, 24.3 ± 9.1%, and 1.6 ± 1.7 after 7, 15, and 60 days, respectively. New bone was found after 7 days of healing, at a percentage of 26.2 ± 3.2%. This proportion increased to 36.0 ± 9.6% and 50.4 ± 8.3% after 15 and 60 days, respectively. Marrow spaces free from a blood clot, inflammatory cells, and provisional matrix represented a low proportion of the tissues after 4 days (1.6 ± 2.4%). This proportion increased over time to 9.2 ± 6.4%, 20.3 ± 12.9%, and 37.9 ± 9.6%, respectively. The percentage of old bone was noted in a similar percentage (~8%) up to 15 days. The percentage decreased to ~5% at 60-day of observation. CONCLUSION The tissue changes observed during the healing were similar to those from historic controls studying healing in a chamber adjacent to implants. Hence, the characteristics of the implant surfaces may not be reflected in the tissue composition adjacent to the implant but rather affect the adhesion of tissue onto the implant surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».