Alveolar Ridge Reconstruction with Titanium Mesh and Autogenous Particulate Bone Graft: Computed Tomography‐Based Evaluations of Augmented Bone Quality and Quantity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the quality and quantity of augmented bone following alveolar ridge reconstruction with titanium mesh and autogenous particulate bone graft for implant placement in terms of the preoperative bone defect. MATERIALS AND METHODS: Forty-one patients (50 sites) rehabilitated between September 2000 and May 2009 with autogenous particulate intraoral bone or iliac cancellous bone marrow grafts and micro-titanium meshes were enrolled. We classified the bone defects by means of shape as complex horizontal-vertical (HV), horizontal (H), and socket (S) types, and the augmented bone was evaluated based on preoperative computed tomographic data. The postsurgical complications were assessed during the healing period and after implant superstructure placement. RESULTS: The bone defects were successfully augmented using the titanium mesh technique. The HV-type defect was the most difficult to augment (mean horizontal gain, 3.7 ± 2.0 [SD] mm; mean vertical gain, 5.4 ± 3.4 [SD] mm). The mean horizontal gain with the H-type defect was 3.9 ± 1.9 mm. The S-type defect achieved the most efficient bone augmentation (mean horizontal gain, 5.7 ± 1.4 [SD] mm; mean vertical gain, 12.4 ± 3.1 [SD] mm). The major postsurgical complications were mesh exposure, infection, total or partial bone resorption, and temporary neurological disturbances. Implant failure was observed in one case. The HV-type defect showed significantly higher bone resorption (p < .05) than the other defect types. CONCLUSIONS: Autogenous bone grafting with titanium mesh allows adequate vertical and horizontal alveolar bone reconstruction both quantitatively and qualitatively for implant placement. However, the clinical outcome of augmentation depends on the type of preoperative bone defect.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».