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Enregistrement W2137834345 · doi:10.1111/cid.12028

Histomorphometrical Evaluation of Fresh Frozen Bone Allografts for Alveolar Bone Reconstruction: Preliminary Cases Comparing Femoral Head with Iliac Crest Grafts

2013· article· en· W2137834345 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Buffoli, Ramon Boninsegna, Rita Rezzani, Pier Paolo Poli, Franco Santoro, Luigi Fabrizio Rodella

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIliac crestMedicineFemoral headSurgeryAlveolar crestIliac boneImplantDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In the past few years, the use of fresh frozen bone (FFB) grafts has significantly increased. The aim of this study was to evaluate the reconstruction of alveolar bone using femoral head and iliac crest FFB grafts. MATERIALS AND METHODS: The study included 10 patients who need endosseous implant insertion in severe atrophic maxillae. The patients were treated with FFB grafts collected from the femoral head or iliac crest. Bone regeneration was evaluated 6 months after surgery by macroscopic and microscopic analyses. RESULTS: Our results showed good regenerative capacity, both with the FFB from the femoral head and iliac crest. In particular, similar percentages of new-bone formation and graft residual were observed, whereas differences between the percentage of total bone (higher for the iliac crest) and the percentage of non-mineralized tissue (higher for the femoral head) were present. A significantly higher percentage of CD34-positive vessels in the FFB allograft from the femoral head than in the iliac crest were observed. CONCLUSIONS: These findings suggest that FFB allografts could represent a reliable option in oral and maxillofacial surgery. Nevertheless, differences between the use of femoral head or iliac crest bone allografts linked with their different structures should be considered for a more effective surgery.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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