The Effect of Keratinized Mucosa Width on Peri‐Implant Outcome under Supportive Postimplant Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-ranging data on the influence of keratinized mucosa (KM) on peri-implant tissue status have been scarce. PURPOSE: Retrospective evaluation of peri-implant diseases and KM width in patients with versus without mucogingival surgery. MATERIALS AND METHODS: Under supportive postimplant therapy (SIT) in a private practice, 68 patients with peri-implant KM widths <1 mm were identified between 1992 and 2011 (eight dropouts). Thirty patients rejected surgery (control [C] group), and 30 patients agreed (intervention [I] group). After at least 1 year, KM width, mucositis, and peri-implant conditions were assessed. RESULTS: Sixty nonsmoking patients (n = 105 implants) were available for assessment after 12.10 ± 4.93 years. No implants were lost (survival rate: 100%). An average of 10.69 years after surgery, the I group implants showed a mean KM gain of 3.10 ± 1.43 mm (C group: 0 mm). The mucositis rates were as follows: I group: 38.98%; C group: 31.91%. Peri-implantitis was detected in two implants (1.87%) and two individuals (6.67%) in the I group. No significant differences between groups were found, except that the KM width values were significantly greater in the I group (p < 0.001). CONCLUSIONS: Low incidences of peri-implant diseases over long periods can be expected in patients attending SIT programs, independent of the absence or presence of KM.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».