The Challenge of Implant Therapy in the Posterior Maxilla: Providing a Rationale for the Use of Short Implants
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitating patients with a resorbed maxilla presents several challenges when the desired treatment plan involves the placement of endosseous implants. Correct diagnosis requires knowledge on jaw healing patterns, systemic effects, and the impact of bone quality changes on implant success rates. Appropriate treatment planning requires an in-depth understanding of the materials and methods available to the contemporary implant surgeon. The clinician must be able to persist on evidence-based techniques and adhere to those proven methods. Successful surgical placement requires correct use of the available armamentarium and acceptance of the limitations that implant dentistry still presents. Especially challenging is the implant treatment of maxillary molars due to the plethora of complicating factors such as limited bone availability, interarch space challenges, sinus problems, etc. These are just a few of the factors that may lead us to placement of short implants in these sites. An extensive review of the literature that is available for short implants (implants < 10 mm in length) indicates that although they are commonly used in areas of the mouth under increased stress (posterior region), their success rates mimic those of longer implants when careful case selection criteria have been used. The available studies and case-series offer a valid rationale for placement of short implants so long as one understands the limitations, indications, risk factors, and limited studies that actually follow-up success rates of short implants for over 5 years. This review of the literature will provide the reader an in-depth view of the evidence in using short implants as an alternative treatment modality for the maxillary molar region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».