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Enregistrement W1561509845 · doi:10.1111/cid.12201

A 1‐Year Prospective Clinical and Radiographic Study of Early‐Loaded Bone Level Implants in the Posterior Maxilla

2014· article· en· W1561509845 sur OpenAlexvenueno aff
M. Aleksa, Snježana Čolić, Miodrag Šćepanović, Tijana Mišić, Ana Djinic Krasavcevic, Dinesh Sharma Bhusal

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryImplantMaxillaResonance frequency analysisPremolarRadiographyBone densityOsseointegrationMolarOsteoporosisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSES: The primary aim of the study was to investigate a 1-year success rate of early-loaded bone level implants with a chemically modified sand-blasted, large grit, acid-etched surface (SLActive®, Institut Straumann AG, Basel, Switzerland) in the posterior maxilla. Secondary objectives included stability of these implants and peri-implant bone level. MATERIALS AND METHODS: Bone level® implants (Institut Straumann AG) inserted into premolar and/or molar maxillary sites were loaded after 6 weeks of healing. The implants were monitored for 1 year using the following outcome measures: implant success, primary and secondary stability, and peri-implant bone level. RESULTS: Out of 37 implants placed in 13 patients, 36 reached sufficient stability and were early loaded, whereas one underwent a delayed loading protocol. One-year success rate of early-loaded implants was 100%. Implant stability at baseline was 71.7 ± 5. 6 to be steadily increased thereafter up to 1 year (80.3 ± 3.3), except at 2 weeks when a nonsignificant decrease was noticed (71.9 ± 3.9). Continuous and significant bone loss was observed, reaching 0.4 ± 0.1 mm in the first postoperative year. CONCLUSION: Bone level implants with the SLActive surface placed into low-density bone and loaded after 6 weeks of healing can predictably achieve and maintain a successful tissue integration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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