Early Osseointegration Events on Neoss (R) ProActive and Bimodal Implants : A Comparison of Different Surfaces in an Animal Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cell interactions, adherence, and osseointegration at the bone-implant interface can be directly influenced by the surface properties of the titanium implant. Purpose: To characterize osseointegration of Neoss (R) implants with conventional (control group) and hydrophilic (test group) surface treatments. Materials and Methods: Six Labrador dogs received Neoss implants with conventional and hydrophilic surfaces. The bone-implant interfaces were evaluated 1 and 4 weeks after implantation, and osseointegration was evaluated using histological, histomorphometric, fluorescence, and resonance frequency analyses. The surfaces were also subjected to topographic and hydrophilicity analyses. Results: The topographic analyses revealed increased surface roughness in the test group compared with the control group (surface area roughness 0.42 and 0.78 mu m, respectively, for control and test group surfaces; p <= .05). The wettability values were higher in the test group (contact angles 67.2 degrees and 27.2 degrees for the control and test group surfaces, respectively; p <= .05). Implants in the test group also exhibited better stability, more bone-implant contact, and increased bone area compared with implants in the control group. Conclusion: Neoss implants in the test group improved bone formation in the early stages of osseointegration compared with implants in the control group.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».