Una nueva aproximación al análisis de la fatiga en implantología dental basado en cadenas de Markov

Resumo

El conocimiento de los mecanismos y causas del fracaso del tratamiento mediante implantes dentales resultan de gran interés para clínicos e investigadores puesto que, a pesar de tratarse de tratamientos con altas tasas de éxito, el mismo tiene graves consecuencias (Gherke et al 2014, Gherke 2015, Ugurel et al 2015). Entre las causas de este fracaso se encuentran las debidas a la fatiga del material (Lobbezoo et al. 2006; Koyano et al. 2008). Con el objetivo de optimizar el comportamiento biomecánico de los implantes y sus componentes protésicos ante las diversas situaciones clínicas que pueden presentarse, los fabricantes han diseñado implantes con diversas geometrías y materiales (Shemtov-Yona & Rittel 2016). Antes de comercializarse, los implantes deben estar certificados y, para ello, han debido ser sometidos a los ensayos de fatiga normalizados propuestos en la norma ISO 14801, la cual especifica que se deben realizar una serie de test con diferentes niveles de carga, incrementando el valor y repitiendo cada valor de carga tres veces y una duración superior a cinco millones de ciclos (ISO 14801). Se trata, por tanto, de una norma que requiere una gran inversión en términos temporales y económicos. Los resultados obtenidos mediante este ensayo, debido a que se realiza bajo el escenario más desfavorable, no pueden emplearse para predecir el comportamiento in vivo o la vida del implante o la prótesis (Shemtov-Yona & Rittel 2016). Esto, junto con el esfuerzo de tiempo y económico que requieren estos test mecánicos, constituye uno de los motivos por los que resulta de gran de interés el uso de modelos de predicción de vida a fatiga que reduzcan estos ensayos para mejorar los diseños (Ayllón et al. 2014). A pesar de que el fenómeno de la fatiga tiene una naturaleza probabilista, la mayoría de los estudios científicos disponibles en la literatura han sido realizados desde un punto de vista determinista. El objetivo del presente trabajo de investigación es determinar el comportamiento a largo plazo de los implantes dentales teniendo en cuenta desde el principio las incertidumbres asociadas a este fenómeno, determinando la incertidumbre las variables aleatorias de entrada y obteniendo la probabilidad de fallo asociada a cada ciclo de carga bajo diversas condiciones, es decir, se trata de dar respuesta a la siguiente pregunta: ¿cuál es la probabilidad, teniendo en cuenta las variables aleatorias, de que un implante y sus conexiones implantoprotésicas falle a un valor de ciclos de carga dado? Para la consecución de este objetivo, se plantea el uso del Método de los Elementos Finitos Probabilistas (PFEM) para construir el modelo B (cadenas de Markov) de daño acumulado en la etapa de nucleación, considerando como aleatorias las propiedades del material y las cargas que actúan sobre los implantes (Hisada & Nakagiri 1981, Hisada & Nakagiri 1985, Bogdanoff & Kozin 1985). Referencias - Ayllón, J.M. et al., 2014. Fatigue life estimation in dental implants. Engineering Fracture Mechanics, 123, pp.34–43. - Bogdanoff, J.L. & Kozin, F., 1985. Probabilistic Models of Cumulative Damage, New York: Wiley. - Gehrke, S.A., 2015. Importance of Crown Height Ratios in Dental Implants on the Fracture Strength of Different Connection Designs: An In Vitro Study. Clinical Implant Dentistry and Related Research, 17(4), pp.790–797. - Gehrke, S.A., Souza dos Santos Vianna, M. & Dedavid, B.A., 2014. Influence of bone insertion level of the implant on the fracture strength of different connection designs: an in vitro study. Clinical Oral Investigations, 18(3), pp.715–720. - Hisada, T. & Nakagiri, S., 1985. Role of the stochastic finite element method in structural safety and reliability. In Proceedings of the 4th International Conference on Structural Safety and Reliability. Kobe, Japan, pp. 385–394. - Hisada, T. & Nakagiri, S., 1981. Stochastic finite element method developed for structural safety and reliability. In Proceedings of the 3rd International Conference on Structural Safety and Reliability. Amsterdam: Elsevier Science Publishing, pp. 395–408. - ISO14801, 2007. Fatigue Test for Endosseous Dental Implants. - Lobbezoo, F., Van Der Zaag, J. & Naeije, M., 2006. Bruxism: its multiple causes and its effects on dental implants - an updated review*. Journal of Oral Rehabilitation, 33(4), pp.293–300. - Koyano, K. et al., 2008. Assessment of bruxism in the clinic. Journal of Oral Rehabilitation, 35(7), pp.495–508. - Shemtov-Yona, K. & Rittel, D., 2016. Random spectrum loading of dental implants: An alternative approach to functional performance assessment. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, 62, pp.1–9. - Ugurel, C.S. et al., 2015. Mechanical resistance of screwless morse-taper and screw retained implant-abutment connections. Clinical Oral Implants Research, 26(2), pp.137–142.