A Lateral Approach for Sinus Elevation Using PRGF Technology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A lateral approach for sinus elevation using plasma rich in growth factors (PRGF) technology is described. The long-term survival of dental implants installed following a two-stage procedure after sinus elevation using this procedure is reported, using implant loss as the outcome variable. MATERIALS AND METHODS: A retrospective cohort study design was used. Eighteen patients received 43 implants (BTI implants, Biotechnology Institute, Vitoria, Spain) with sinus floor elevation. All patients presented a residual bone height of class D (1-3 mm). Implants were installed using a low-speed drilling procedure (50 rpm) without irrigation. Finally, the histological and histomorphometric evaluation of eight samples from PRGF grafted sinus involved in the study was carried out 5-6 months posttreatment. RESULTS: The overall survival rate of dental implants was 100%. The mean follow-up period for all implants was 33 +/- 7 months ranging from 24 to 44 months. In addition, the histomorphometrical evaluation of the samples evidenced a 25.24 +/- 4.62% of vital newly formed bone, 50.31 +/- 15.56% of soft connective tissue, and the remaining 24.46 +/- 12.79% of bovine anorganic bone. CONCLUSIONS: Based on these results, this new approach for sinus elevation and implant installation using PRGF technology can be considered safe, simple, effective, and predictable.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».