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Enregistrement W2220550488 · doi:10.1002/hed.24315

Bone‐impacted fibular free flap: Long‐term dental implant success and complications compared to traditional fibular free tissue transfer

2015· article· en· W2220550488 sur OpenAlexaff
Brittany Barber, Peter T. Dziegelewski, Richelle Chuka, Daniel A. O’Connell, Jeffrey Harris, Hadi Seikaly

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensMisericordia Community HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibulaFree flapImplantDental implantSurgeryDentistryHead and neckFree flap reconstructionRetrospective cohort studyTibia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to compare complications and dental implant success between the bone-impacted fibula free flap (BIFFF) and the traditional fibular free flap used in mandibular and midface reconstruction. METHODS: Retrospective review of all patients undergoing BIFFF or traditional fibular free flap reconstruction from 2001 to 2009 was undertaken. Complications related to the BIFFF and traditional fibular free flap site of reconstruction were compared. Dental implant success rates for each type of flap were compared at 1-year intervals for 5 years. RESULTS: One hundred fourteen patients underwent 81 BIFFFs and 35 traditional fibular free flaps. No significant difference in complications between BIFFF (20.9%) and traditional fibular free flap (25.7%) reconstruction was observed. Logistic regression analysis revealed only the site as a predictor of both single and multiple complications. At 5 years postimplantation, dental implant success rates were 95.5% and 77.1% for BIFFF and traditional fibular free flap, respectively (p = .006). CONCLUSION: BIFFF reconstruction is a novel surgical technique that may improve long-term dental implant success rates with no additional risk of complications. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Head Neck 38: E1783-E1787, 2016.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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