Determination of Bone Quality of 372 Implant Recipient Sites Using Hounsfield Unit from Computerized Tomography: A Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The type and architecture of bone are very important factors in the successful implant treatment, and it is manifested that higher implant failure is more likely in the poorer quality of bone. Conventional bone classifications have recently been questioned because they are subjective and retrospective. PURPOSE: This clinical study aimed to determine the variations of the bone density in dental implant recipient sites using computerized tomography (CT). MATERIALS AND METHODS: The study group comprised of randomly selected 140 patients with 372 implant sites. Recipient sites for implant placement were determined based on CT data using implant planning StentCad software (Media Lab Software, La Spezia, Italy). The mean bone density values in Hounsfield unit (HU) of the simulated implant areas were recorded using the StentCad software. RESULTS: The HU values ranged from 68 to 1,603 HU. It was found that mean bone density values were 927 +/- 237, 721 +/- 291, 708 +/- 277, and 505 +/- 274 HU in the anterior mandible, posterior mandible, anterior maxilla, and posterior maxilla, respectively. CONCLUSION: Preoperative CT examination may be a useful method for determining the bone density of recipient areas before implant placement, and this valuable information about bone quality helps clinicians to make better treatment planning regarding the implant positions.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».