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Enregistrement W2170293037 · doi:10.1111/j.1708-8208.2000.tb00115.x

Augmentation of Exposed Implant Threads with Autogenous Bone Chips: Prospective Clinical Study

2000· article· en· W2170293037 sur OpenAlexvenueno aff
Göran Widmark, Carl‐Johan Ivanoff

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryImplantMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autogenous bone chips can be harvested during drilling of implant sites and may be used as a graft material for bone augmentation and coverage of exposed implant threads. PURPOSE: The aim of this prospective study was to evaluate the possibility of augmenting exposed implant threads with autogenous bone chips. MATERIALS AND METHODS: Twenty-one consecutive patients treated with screw-shaped oral implants with exposed threads due to buccal fenestration or marginal defects were augmented with autogenous bone harvested with a bone trap during drilling of the implant site. Both marginal (9 sites) and fenestration defects (12 sites), with 4 to 14 exposed implant threads, were registered clinically and with photography. The number of exposed implant threads was measured before and at second-stage surgery 6 months after augmentation. RESULTS: Complete bone coverage of the exposed implant threads was seen in 12 of the 21 implant sites. Six sites showed one to two remaining exposed threads, two showed about 40% coverage, and one showed flattening of the defect but with eight of nine exposed threads at 6 months follow-up. The mean bone gain was 81% in patients with a marginal defect and 82% in patients with a fenestration defect. CONCLUSION: The results from this clinical study show that it is possible to gain bone over exposed implant threads by augmentation with autogenous bone chips.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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