Using Cone Beam Computed Tomography Angle for Predicting the Outcome of Horizontal Bone Augmentation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to assess the influence of ridge morphology on the amount of horizontal bone augmentation achieved with the sandwich bone augmentation (SBA) technique in the reconstruction of buccal dehiscence defects on dental implants. METHODS: Cone beam computed tomography (CBCT) was used to assess bone width changes in 26 patients who participated in a randomized controlled trial conducted in 2008 to 2011. The amount of horizontal bone gain was evaluated at four different levels (3, 6, 9, and 12 mm apical to the alveolar crest) and three different time points (T1: baseline, T2: at time of graft placement, and T3: 6 months later). Different morphological characteristics of the alveolar ridge were also evaluated to determine their influence on horizontal bone augmentation. A total of 78 CBCT scans were assessed. RESULTS: Comparison of the changes in ridge morphology at all measurement locations showed an overall ridge width gain of 2.30 ± 2.20 mm after 6 months. The use of membranes and the angulation of the concavity played a role in influencing the outcomes of the SBA technique. Critical crest angulation (CA) is 150° for bone gain at 9 mm apical to the crest. When CA is smaller than 150°, the horizontal bone gain was 4.3 ± 2.2 mm; if CA is greater than 150°, the gain was significantly lower at 1.3 ± 1.7 mm (p = .001). CONCLUSIONS: SBA is a reliable and predictable technique to gain horizontal ridge width with simultaneous implant placement. Crest ridge angulation can be used as a tool to predict bone gain at 9 mm apical to the bone crest.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».