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Enregistrement W2163237625 · doi:10.1111/j.1708-8208.2009.00163.x

Long‐Term Follow‐Up on Soft and Hard Tissue Levels Following Guided Bone Regeneration Treatment in Combination with a Xenogeneic Filling Material: A 5‐Year Prospective Clinical Study

2009· article· en· W2163237625 sur OpenAlexvenueno aff
Christer Dahlin, Massimo Simion, Naoki Hatano

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft tissueImplantDentistryMedicineProspective cohort studyCrown (dentistry)Gingival marginSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In the present prospective study, bone augmentation by guided bone regeneration (GBR) in combination with bovine hydroxyapatite (BHA) as filling material was evaluated with regard to soft and hard tissue stability over time. MATERIALS AND METHODS: Implant survival, radiologic bone level (marginal bone level [MBL]), and clinical soft tissue parameters (marginal soft tissue level [MSTL]) were observed. Twenty patients received a total of 41 implants (Brånemark System, Nobel Biocare, Göteborg, Sweden) in conjunction with GBR treatment. The end point of the study was after 5 years following implant placement. RESULTS: The cumulative implant survival rate was 97.5% corresponding to one implant failure. The radiologic evaluation of the MBL demonstrated a crestal bone height above the level of the fixture head. The bone height decreased from -3.51 to -2.38 mm (p < .001). The MSTL was -1.52 mm at baseline and -1.15 mm at the 5-year follow-up (p < .04) demonstrating a stable submucosal crown margin throughout the study period. CONCLUSION: GBR treatment in combination with a xenogeneic filling material (BHA) is a viable treatment option in order to maintain stable hard and soft tissue levels in conjunction with augmentative procedure related to oral implant treatment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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