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Enregistrement W2106962504 · doi:10.1111/cid.12224

Narrow‐Diameter versus Standard‐Diameter Implants and Their Effect on the Need for Guided Bone Regeneration: A Virtual Three‐Dimensional Study

2014· article· en· W2106962504 sur OpenAlexvenueno aff
Dimitrios E.V. Papadimitriou, Bernard Friedland, Camille Gannam, Samira Salari, German O. Gallucci

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlveolar ridgeDentistryConfidence intervalImplantMaxillaRidgeReduction (mathematics)OrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Narrow-diameter implants (NDIs) are proven treatment options for completely edentulous patients with severely resorbed alveolar ridges. The aim of this study was to evaluate virtually whether or not the implant diameter affects the need for ridge augmentation in edentulous patients, using a 3D planning software program. MATERIALS AND METHODS: Existing cone beam CT scans of 200 outpatients (100 maxillae, 100 mandibles) were selected, and treatment was planned in a virtual 3D planning software program with either 3.3 mm-diameter implants (test group) or 4.1 mm-diameter implants (control group). Statistical analysis was performed. RESULTS: A total of 1,760 implants were virtually planned (880 implants each for test and control groups). Overall, significantly associated with the absence or need for ridge augmentation as compared with need for ridge augmentation (p < .0001). Use of the 3.3 mm-diameter implants increased the odds ratio for ridge augmentation being unnecessary by 2.2 (95% confidence interval) relative to the 4.1 mm-diameter implants. CONCLUSIONS: Use of NDIs was able to provide a statistically significant reduction in need for bone grafting among completely edentulous patients. More clinical longitudinal studies are necessary to confirm the long-term success of their use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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