Crestal Bone Stability around Implants with Horizontally Matching Connection after Soft Tissue Thickening: A Prospective Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been shown that thin mucosal tissues may be an important factor in crestal bone loss etiology. Thus, it is possible that mucosal tissue thickening with allogenic membrane might reduce crestal bone loss. PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate how implants with traditional connection maintain crestal bone level after soft tissue thickening with allogenic membrane. MATERIALS AND METHODS: One hundred three patients received 103 internal hex implants of 4.6 mm diameter with regular connection. According to gingiva thickness, patients were assigned into A (thin tissues, n = 34), B (thin, thickened with allogenic membrane, n = 35), and C group (thick tissues, n = 34). Groups A and C had one-stage approach, and in group B, implants were placed in two stages. Radiographic examination was performed after implant placement, 2 months after healing, after restoration, and after 1-year follow-up. Crestal bone loss was calculated medially and distally. Significance was set to 0.05. RESULTS: After 1-year follow-up, implants in group A had 1.65 ± 0.08-mm bone loss mesially and 1.81 ± 0.06 mm distally. Group B had 0.31 ± 0.05 mm mesially and 0.34 ± 0.05 mm distally. C group implants experienced bone loss of 0.44 ± 0.06 mm mesially and 0.47 ± 0.07 mm distally. Differences between A and B, and A and C were significant (p = .000) both mesially and distally, whereas differences between B and C were not significant mesially (p = .166) and distally (p = .255). CONCLUSIONS: It can be concluded that thin mucosal tissues may cause early crestal bone loss, but their thickening with allogenic membrane may significantly reduce bone resorption. Implants in naturally thick soft tissues experienced minor bone remodeling.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».