Lateral Ridge Augmentation Using Autogenous Block Grafts and Guided Bone Regeneration: A 10‐Year Prospective Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of autogenous block grafts harvested from intraoral donor sites has proven to be effective for the reconstruction of horizontal bone defects. PURPOSE: The objective of this study was to analyze implant success and the rate of block graft resorption 10 years after ridge augmentation to elucidate contributing factors influencing graft maintenance. MATERIALS AND METHODS: A staged horizontal block graft augmentation was performed in 52 implant sites exhibiting severe horizontal bone atrophy using autogenous block grafts protected by DBBM and collagen membranes. The crest width was assessed intraoperatively at surgery and at re-entry after 6 months. At the 10 year reexamination clinical and radiographic parameters were assessed using cone beam computed tomography. RESULTS: The 10-year implant success rate amounted to 98.1%, with minimal peri-implant bone loss (-0.17 mm for the maxilla, -0.09 mm for the mandible). The surface resorption rate after 10 years was 7.7% (0.38 mm). Grafts originating from the chin demonstrated significantly better graft maintenance at 10 years compared to retromolar grafts. Recipient site and age had no significant impact on graft resorption, whereas females showed more bone loss at the 10-year examination. CONCLUSIONS: Lateral ridge augmentation using autogenous block grafts and guided bone regeneration demonstrated a favorable success rate of 98.1% with minimal block graft resorption of 7.7% after 10 years. Modulating factors were origin of the graft and gender.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».