Re‐osseointegration following reconstructive surgical therapy of experimental peri‐implantitis. A pre‐clinical in vivo study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of bone substitute materials on hard and soft tissue healing in reconstructive surgical therapy of experimental peri-implantitis at implants with different surface characteristics. MATERIAL AND METHODS: Six female, Labrador dogs were used. 3 months after tooth extraction, four implants with two different surface characteristics (A and B) were installed on each side of the mandible. Experimental peri-implantitis was induced 3 months later. During surgical treatment of peri-implantitis, the implants were cleaned with curettes and cotton pellets soaked in saline. The implant sites were allocated to one of four treatment categories; (a) Group C; no augmentation, (b) Group T1; bone defect filled with deproteinized bovine bone mineral (c) Group T2; bone defect filled with a biphasic bone graft material, (d) Group T3; bone defect filled as T1 and covered with a collagen membrane. Clinical and radiological examinations were performed, and biopsies were obtained and prepared for histological analysis 6 months after peri-implantitis surgery. RESULTS: Implant B (smooth surface) sites showed significantly (a) larger radiographic bone level gain, (b) enhanced resolution of peri-implantitis lesions, and (c) larger frequency of re-osseointegration than implant A (moderately rough surface) sites. Implant B sites also showed superior preservation of the mucosal margin. Differences between bone substitute materials and control procedures were overall small with limited advantages for T1 and T2 sites. CONCLUSION: Healing following reconstructive surgical treatment of experimental peri-implantitis was superior around implants with a smooth surface than implants with a moderately rough surface. Benefits of using bone substitute materials during surgical therapy were overall small.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».