Variations in crestal cortical bone thickness at dental implant sites in different regions of the jawbone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental implants have become reliable and predictable tools for treating missing teeth. The survival rate of dental implants is markedly influenced by the host bone quality and quantity of the jawbone. A better host bone provides higher initial stability of the dental implant, resulting in better osseointegration and a higher success rate. Host bone quality and quantity are determined by the crestal cortical bone thickness and inner cancellous bone density. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the crestal cortical bone thickness at dental implant sites in different regions of the jawbone through the use of dental cone-beam computed tomographic (CBCT) images. MATERIALS AND METHODS: A total of 661 dental implant sites (81 in the anterior mandible, 122 in the anterior maxilla, 224 in the posterior mandible, and 234 in the posterior maxilla) were obtained from the jawbones of 173 humans. The data were subjected to statistical analysis to determine any correlation between crestal cortical bone thicknesses and jawbone regions using one-way analysis of variance with Tukey's post-test. RESULTS: The crestal cortical bone thicknesses at dental implant sites in the four regions decreased in the following order: posterior mandible (1.07 ± 0.47 mm, mean ± SD) >anterior mandible (0.99 ± 0.36 mm) >anterior maxilla (0.82 ± 0.30 mm) >posterior maxilla (0.75 ± 0.35 mm). CONCLUSION: The dental CBCT data demonstrate that crestal cortical bone thickness varies markedly between dental implant sites in the four regions of the jawbone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».