Influence of Vertical Soft Tissue Thickness on Crestal Bone Changes Around Implants with Platform Switching: A Comparative Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies have shown the superiority of platform-switched implants in preserving crestal bone as compared with platform-matched implants. However, the influence of initial soft tissue thickness on development of crestal bone loss has not been addressed in previous studies; thus, further research is needed. PURPOSE: To evaluate crestal bone levels around platform-switched implants placed in thin and thick mucosal tissue. MATERIALS AND METHODS: Eighty patients (38 male and 42 female, mean age 44 ± 3.34 years) received 80 bone-level implants of 4.1 mm in diameter with platform switching (Institut Straumann AG, Basel, Switzerland). Tissue thickness was measured, and cases were distributed to Group 1, with thin soft tissue (2 mm or less, n = 40), and Group 2, with thick tissue (more than 2 mm, n = 40). Implants were placed with a one-stage approach and restored with screw-retained restorations. Radiographic examination was performed after implant placement, 2 months after healing, after restoration, and at 1-year follow-up post-reconstruction. Crestal bone loss was calculated. The Mann-Whitney U-test was applied, and significance was set to p ≤ .05. RESULTS: Implants in Group 1 (thin tissue) showed 0.79 mm of bone loss after 2 months. After 1-year follow-up, bone loss was 1.17 mm. Implants in Group 2 (thick tissue) showed bone loss of 0.17 mm after 2 months of implant placement and 0.21 mm after 1-year follow-up. The differences between groups were significant (p < .001) at both time points. CONCLUSIONS: It can be concluded that platform switching does not prevent crestal bone loss if, at the time of implant placement, mucosal tissue is thin. In thick soft tissue, use of platform-switched implants maintained crestal bone level with minimal remodeling.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».