Influence of Glycemic Control on Peri‐Implant Bone Healing: 12‐Month Outcomes of Local Release of Bone‐Related Factors and Implant Stabilization in Type 2 Diabetics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The poor glycemic status seems to be an important factor affecting implant complication rates, including peri-implant bone loss. PURPOSE: This trial evaluated the influence of glycemic control of type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients on implant stabilization and on the levels of bone markers in peri-implant fluid during the healing. MATERIALS AND METHODS: Systemically healthy patients (SH,n = 19), better-controlled T2DM (BCDM,n = 16), and poorly controlled T2DM (PCDM,n = 16) indicated for implant therapy were recruited. The implant stability quotient (ISQ) was determined at implant placement, 3, 6, and 12 months. Levels of transforming growth factor- β (TGF-β), fibroblast growth factor (FGF), osteopontin (OPN), osteocalcin (OC), and osteoprotegerin (OPG) in the peri-implant fluid were quantified at 15 days, and 3, 6, and 12 months, using the Luminex assay. RESULTS: OPG and OPN levels were higher in SH at 12 months than at15 days (p < .05), whereas OC and TGF-β were lower in PCDM at 12 months compared with the 15-day and 3-month follow-ups, respectively (p < .05). Inter-group analyses showed lower OPN levels in PCDM compared with SH at 12 months (p < .05). The ISQ was higher at 12 months when compared with baseline and 3 months in SH (p < .05), whereas no differences were observed during follow-up in diabetics, regardless of glycemic control (p > .05). No difference in ISQ was observed among groups over time (p > .05). CONCLUSION: Poor glycemic control negatively modulated the bone factors during healing, although T2DM, regardless of glycemic status, had no effect on implant stabilization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».