Measurement of the zygomatic region for the optimal placement of quad zygomatic implants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The zygomatic implant is suggested to be placed in zygomatic areas with the largest thickness, but regions to obtain the largest bone‐to‐implant contact (BIC) were unknown. Purpose To identify the zygomatic regions for placing quad zygomatic implants that obtain the largest BIC. Materials and Methods The zygomatic thicknesses of 300 zygomata were measured at total 12 points on the superior, middle, and inferior areas on the 3‐dimensional reconstruction images. In 50 edentulous maxillae, the zygomatic BICs of virtually placed implants were measured and the incidence of the intrusion into the infratemporal fossa calculated at each point. Results The largest thickness in the superior, middle, and inferior regions were at Point A 1 (8.01 ± 2.10 mm), Point B 1 (7.02 ± 1.73 mm), and Point C 0 (6.65 ± 1.66 mm), respectively. The virtually placed implants at Point A 3 (16.70 ± 4.18 mm) and Point B 1 (12.07 ± 3.84 mm) had the highest BICs while retaining the minimum incidence of the intrusion complications. Conclusion To obtain the largest BICs and avoid the intrusion complications, results suggested that the postero‐superior region (Point A 3 ) and the center of zygoma (Point B 1 ) were the optimal places for the placement of quad zygomatic implants.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».