The Influence of Initial Soft Tissue Thickness on Peri‐Implant Bone Remodeling
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To elucidate the influence of initial soft tissue thickness on peri-implant bone remodeling. The research hypothesis was that implants installed in patients or at sites with thin mucosal tissues would show increased peri-implant bone loss. MATERIAL AND METHODS: 79 edentulous patients were consecutively treated with two non-splinted implants supporting an overdenture in the mandible. During recall-visits, peri-implant health was determined by means of probing pocket depth and the modified plaque/bleeding index. Digital peri-apical radiographs were taken from individual implants. Bone level changes were measured from a reference point (lower border of the smooth implant collar) to the marginal bone-to-implant contact level. The linear mixed-effect model analysis was adopted to analyze the influence of clinical parameters and transmucosal abutment height on peri-implant bone loss. RESULTS: 67 patients attended the 1-year and 66 the 2-year recall-visit. Mean bone level changes were 0.89 mm (SD 0.62) and 0.90 mm (SD 0.66), plaque scores 0.82 (SD 0.94) and 0.87 (SD 0.92), bleeding scores 0.46 (SD 0.68) and 0.56 (SD 0.72) and PPD 1.65 mm (SD 0.60) and 1.78 mm (SD 0.59) after 1 year and 2 years respectively. The linear mixed-effect model revealed increasing bone level changes with decreasing abutment heights. Peri-implant bone level changes were significantly higher for implants with abutments of <2 mm (1.17 mm, p < .01; 1.23 mm, p < .01), 2 mm (0.86 mm, p < .01; 1.03 mm, p < .01) or 3 mm (0.38 mm, p = .046; 0.41 mm, p = .044) compared to ≥4 mm-abutments (bone level changes set to zero as reference value) both after 1 year and 2 years and bone level changes were significantly influenced by probing pocket depth (p < .01, p < .01), but not by plaque (p = .31, p = .09) and bleeding scores (p = .30, p = .40). CONCLUSION: The present study suggests that implants with lower abutments, reflecting the initial gingival thickness, lose more peri-implant bone, possibly by a re-establishment of the biological width.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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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 tête enseignante, 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 ».