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Enregistrement W1957913192 · doi:10.1111/j.1708-8208.2011.00347.x

Oral Lichen Planus and Dental Implants – A Retrospective Study

2011· article· en· W1957913192 sur OpenAlexvenueno aff
Rakefet Czerninski, Meizi Eliezer, Asaf Wilensky, Aubrey Soskolne

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryMedicineOral lichen planusRetrospective cohort studyDermatologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine whether oral lichen planus (OLP) affects the success rate of dental implants and if the manifestations of OLP are altered by implant-borne prostheses. MATERIALS AND METHODS: OLP patients, treated in the oral medicine department, with (the study group) and without (control group) dental implants were included. Pocket depth, mobility, bleeding on probing, erythema, pain and radiolucency around the implants, as well as clinical findings and OLP symptoms were recorded. Follow-up ranged from 12-24 months. Ordinal variables and visual analog scale score were compared using the Mann-Whitney test. The significance of the trend within each of the groups was assed using the Friedman test. Categorical variables were compared using Pearson chi-squared test and Fisher's exact test. RESULTS: Fourteen patients in the study group with 1-15 implants per patient and 15 in the control group were included. No implant failures were recorded. Comparison between the clinical manifestations of OLP in both groups did not reveal any significant differences. CONCLUSIONS: Success of implant rehabilitation among treated OLP patients does not seem to be different from the success rate in the general population. Nor does implant placement influence the disease manifestations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,287
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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