A Restoratively Driven Ridge Categorization, as Determined by Incorporating Ideal Restorative Positions on Radiographic Templates Utilizing Computed Tomography Scan Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The introduction of implants into the field of dentistry has revolutionized the way we evaluate edentulous ridges. In an attempt to evaluate the deficient edentulous ridge, numerous classification systems have been proposed. Each of these classification systems implements a different approach for evaluating and planning treatment for the ridge deficiency. PURPOSE: The purpose of the present investigation was to propose a restoratively driven ridge categorization (RDRC) for horizontal ridge deformities based on an ideal implant position as determined through implant simulation, utilizing computed tomography (CT) scan images. MATERIALS AND METHODS: Radiographic templates were developed to capture the ideal restorative tooth position. Measurements were performed using CT scan software in a cross-sectional view and by virtual placement of a parallel-sided implant with a 3.25-mm diameter. RESULTS: Edentulous ridges were divided into five groupings: Group I, simulated implants with at least 2 mm of facial bone, accounted for 19.4% of ridges; Group II, simulated implant completely surrounded by bone, with less than 2 mm of facial plate thickness, accounted for 10.4% of ridges; Group III, wherein dehiscences are detected but no fenestrations are present, accounted for 33.3% of ridges; Group IV, wherein fenestrations are detected but no dehiscence is present, accounted for 6.3% of ridges; and Group V, wherein both dehiscences and fenestrations are present, accounted for 30.6% of ridges. CONCLUSION: The use of RDRC indicates that a high number of cases in the maxillary anterior area would require augmentation procedures in order to achieve ideal implant placement and restoration.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».