Observing and Describing the Sigmoidal Growth of Bone Anchorage from Endosseous Healing with Empirical Models
Notice bibliographique
Résumé
The concept of endosseous healing creating a secondary biologic stability is firmly established in the dental literature, but mathematical growth curves have not been used to describe the resultant increase in bone anchorage (BA). This work investigates the hypothesis that the effect of implant surface topography on BA can be quantified using the appropriate empirical model and that increases in BA follow a sigmoidal growth curve with features that are consistent with the three general phases of endosseous healing: the lag phase with osteoconduction, the growth phase with de novo bone formation, and the plateau phase with remodeling. BA of rectangular implants placed in rat femora were tested in both shear and tension. Initial anchorage measurements taken at 5-days occurred after the lag phase, but growth and plateau phases were apparent in the data and could be measured using the asymptotic model. Testing method was found to significantly affect the peak BA and the inclusion of nanotopography on a microtopographically complex surface significantly decreased the required healing time. The effect of nanotopography was found to be greater than the effect of surface chemistry or hydrophilicity. Cylindrical and threaded implants were tested in torsion after being placed in rat tibiae for up to 6 months. By taking BA measurements at 3-days after placement the lag phase could be observed, enabling the fitting of sigmoidal functions with the logistic function producing the best fit. This allowed for the description of the peak anchorage, inflection point, and healing time. By differentiating between the phases of endosseous healing it was found that implant topography had a significant effect on de novo bone formation but not remodeling. This work has shown the three phases of increasing BA, related the increase of BA to bone formation, and found that curve fitting is an effective means of comparing different implant designs with respect to BA achieved through endosseous healing.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».