Determining Favorable Maxillary Implant Locations Using Three-Dimensional Simulation Software and Computed Tomography Data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Success rates for maxillary implant treatment are lower than for mandibular treatment because of the presence of poorer bone quality or quantity in the maxilla. The purpose of this study was to determine favorable implant positions in the maxilla using implant simulation software and clinical anatomical morphology together with bone quality data obtained by computed tomography (CT). MATERIALS AND METHODS: A convenience research sample of 10 edentulous subjects was recruited, and research information from right and left edentulous sites was obtained from each subject. The height, width, angulation, and Hounsfield unit value of the maxillary alveolar bone were measured using CT data obtained from the subjects. RESULTS: Bone height in the incisor area was significantly greater than in the molar area, and bone width in the incisor area was significantly narrower than in the molar area. The average bone quality in the maxillary molar area was significantly higher when compared with the premolar and incisor areas. The angle between the occlusal plane and the bisector of the alveolar bone in the incisor area was reduced when compared with the molar area. CONCLUSION: The premolar region appears to be the most favorable area in the maxillary arch for implant placement with regard to bone height, width, angulation, and quality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».