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Enregistrement W2097495224 · doi:10.1111/j.1708-8208.2008.00087.x

Clinical Assessment of Peri‐Implant Tissues in Patients with Varying Severity of Chronic Periodontitis

2008· article· en· W2097495224 sur OpenAlexvenueno aff
Fitin Aloufi, Nabil F. Bissada, Anthony J. Ficara, Fady Faddoul, Mohammad S. Al‐Zahrani

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeriodontitisChronic periodontitisDentistryClinical attachment lossBleeding on probingPeri-implantitisImplantPeriodontal examinationRetrospective cohort studyAggressive periodontitisInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This retrospective study assessed the health of peri-implant tissues in patients with varying severity of chronic periodontitis. MATERIALS AND METHODS: Sixty-one subjects aged 44 to 70 years (median age 58 years) were recruited. Based on severity of periodontitis, 31 subjects were classified as having severe generalized chronic periodontitis, and the remaining 30 subjects had mild or no periodontitis. Social and medical histories were obtained from each patient. A comprehensive periodontal examination included: plaque index, gingival index, bleeding index, probing depth, clinical attachment level, and radiographic bone loss. Data were analyzed using Fisher's exact and chi-square tests for categorical variables, and t-test for continuous variables. RESULTS: There was a statistically significant greater loss of attachment (p < .05) around implants in the group with severe periodontitis compared to the no/mild periodontitis group. CONCLUSION: Because of the greater loss of clinical attachment around implants placed in patients with generalized severe chronic periodontitis, close monitoring of these patients is suggested to prevent both development of peri-implantitis and recurrence of periodontal infection.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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