Surgical Reconstruction of Peri‐Implant Bone Defects with Prehydrated and Collagenated Porcine Bone and Collagen Barriers: Case Presentations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical reconstruction of peri-implant defects is challenging and unpredictable due to, for example, the extent of the bone defect or the osteogenic potential of adjunctive materials used. PURPOSE: To study the healing capacity of a new bone xenograft material in the treatment of peri-implant defects. MATERIAL AND METHODS: In three cases with advanced peri-implant defects, flap surgery was performed. After thorough debridement including cleaning of the exposed implant surface, prehydrated and collagenated porcine bone (PCPB) particles were placed into the defect. A bioresorbable collagen barrier was adapted and placed over the defect and the flaps were relocated. After 6 and 12 months of healing, clinical and radiographic examinations were done. In one case, the surgical procedure was repeated 6 months postoperatively. One year after the second surgery, a bone biopsy was harvested and analyzed with histology. RESULTS: All defects healed uneventfully. At 6 months, probing depths were reduced by 3-4 mm with no bleeding on probing or pus formation. At 12 months, healthy peri-implant conditions were found. Intra-oral radiographs showed gain of the marginal bone level by 2-4 mm. In the case where reconstructive surgery was repeated, histology showed osteoconductive properties as bone formation with typical osteoblastic seams was observed directly on the surface of the grafted particles. CONCLUSION: The presented cases show that PCPB have favorable properties enhancing bone regeneration in peri-implant bone defects.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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 ».