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Enregistrement W2885101621 · doi:10.1111/cid.12643

Influence of soft tissue grafting, orofacial implant position, and angulation on facial hard and soft tissue thickness at immediately inserted and provisionalized implants in the anterior maxilla

2018· article· en· W2885101621 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Noelken, Jannik Geier, Martin Kunkel, Søren Jepsen, Wilfried Wagner

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohannes Gutenberg-Universität Mainz
Mots-clésSoft tissueMedicineImplantConnective tissueMaxillaDentistryFacial boneSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resorption of hard and soft tissues following immediate implant insertion is frequently reported. Data regarding the influencing factors on facial tissue thickness are rare. PURPOSE: This retrospective study investigated the impact of connective tissue grafting, the orofacial angulation and position of immediately inserted and provisionalized implants on the facial hard and soft tissue thickness in the anterior maxilla within a 1- to 5-year follow-up. MATERIAL AND METHODS: Implants with the prerequisite of having preoperative and postoperative cone beam computed tomography (CBCT) and a follow-up of 1 to 5 years were included. Facial bone deficiencies were grafted flaplessly with autogenous bone in all sites. In a subgroup of implants additional connective tissue grafting was performed, whereas the remaining implants were not grafted with soft tissue. The orofacial tooth and implant angulation, the change of horizontal position and the facial bone thickness were measured by CBCT, the facial mucosa thickness by an ultrasonic device. RESULTS: In total, 76 implants were placed in 55 patients. Sixty-nine sites showed a facial bone defect. Thirty-eight received a connective tissue graft additionally. All implants were still in function after a mean follow-up of 36 months. The mean thickness of the facial mucosa was 1.72 mm at 1 mm, 1.63 mm at 4 mm, 1.52 mm at 6 mm, and 1.66 mm at 9 mm apically to mucosal margin. The bone thickness was 0.02, 0.25, and 0.36 mm initially and 1.32, 1.26, and 1.11 mm finally at 1, 3, and 6 mm apically to implant shoulder level. Mixed model analysis revealed an impact of the preoperative bone status on the facial bone increase. The facial soft tissue thickness was significantly influenced by the gingival biotype. CONCLUSIONS: The results indicate that an initial severe hard tissue defect allows for significant bone regeneration. The facial soft tissue thickness is primarily influenced by the gingival biotype.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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