Assessment of Bone Density in the Posterior Maxilla Based on Hounsfield Units to Enhance the Initial Stability of Implants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The poor bone quality that exists in the posterior maxilla is associated with lower initial stability and higher failure rates in implants. This study examined the bone densities of edentulous posterior maxillae by computed tomography (CT). MATERIALS AND METHODS: Based on CT images, the voxel values representing implant replacement in the posterior maxillary regions of 30 patients were calculated in the range from 150 to 2,000 Hounsfield units (HU). The bone densities of these regions were categorized according to Misch's classification and compared among individuals and between sexes. RESULTS: The average of the median individual CT values was 495 HU (95% confidence interval: 442-547 HU) and was significantly higher in males than in females. Most of the bone in the posterior maxillae was classified as D3 (350-850 HU) or D4 (150-350 HU) according to Misch's classification, comprising 50% and 32% of the entire regions, respectively. CONCLUSIONS: More than 80% of the edentulous posterior maxillae consisted of porous cortical crest or no cortical bone according to CT, although the bone densities varied markedly among individuals. More detailed assessments of bone density may be useful to enhance initial stability of implants in the posterior maxilla.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».