Masticatory ability improves after maxillary implant overdenture treatment: A randomized controlled trial with 1‐year follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of maxillary implant overdentures on masticatory ability in edentulous patients with complaints regarding their conventional maxillary dentures is unknown. PURPOSE: To assess the change in objective masticatory ability (mixing ability index, MAI), patient reported masticatory ability (questionnaire), and patient satisfaction (GSS) after maxillary implant overdenture treatment with either solitary attachments or bars. MATERIALS AND METHODS: Two groups randomly received four-implant maxillary overdentures on either solitary attachments (group I, n = 25) or bars (group II, n = 25). The MAI, questionnaire, and GSS were scored before (T0) and 12 months (T12) after treatment. RESULTS: After treatment, both groups had significantly better MAI outcomes, better questionnaire scores and better GSS. Post-treatment questionnaire scores and GSS were significantly better for group II. Before treatment a strong, positive correlation between the MAI and the questionnaire was found for all participants who had had full conventional dentures combined (group I, n = 17; group II, n = 3). CONCLUSION: Mixing ability was the same for all the participants treated with maxillary implant overdentures on either solitary attachments or bars. Patient reported masticatory ability and satisfaction was better for participants treated with maxillary implant overdentures on bars. There was a correlation between MAI and patient reported masticatory ability in participants with full conventional dentures.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».