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Enregistrement W2944504862 · doi:10.1111/cid.12786

Labial soft tissue contour dynamics following immediate implants and immediate provisionalization of single maxillary incisors: A 1‐year prospective study

2019· article· en· W2944504862 sur OpenAlexvenueno aff
Jiehua Tian, Donghao Wei, Yijiao Zhao, Ping Di, Xi Jiang, Ye Lin

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft tissueMedicineCoronal planeDentistryMaxillary central incisorOrthodonticsIncisorHard tissueMaxillaProspective cohort studySurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Soft tissue dynamics in the esthetic zone are gaining increasing attention in recent years. Emerging intraoral scanning technology allows easier capture of soft tissue contours. Purpose To quantitatively assess the time‐dependent contour alterations of labial soft tissue following single immediate implants and immediate provisionalization (IIPP) in maxillary incisors via intraoral scanning. Materials and Methods This was a prospective cohort study. Thirty eligible consecutive patients were included and received immediate replacement of a failure maxillary single incisor. A screw‐retained immediate restoration was delivered for each patient. Subsequently, the anterior maxillary region was scanned by an intraoral scanning system at four time points: preoperation (baseline, BL), 3 months (3 m), 6 months (6 m), and 12 months (12 m). The Standard Tessellation Language files were exported to a dedicated software and superimposed for visual analysis. At 3, 6, and 12 months, the mid‐facial mucosa level (ML) was assessed, and the precise three‐dimensional (3D) configuration of the altered volume was calculated and reconstructed for visual analysis. Furthermore, quantitative analysis of the reconstructed morphology was performed using the following parameters: mean change in thickness (△ d ), mesio‐distal width ( w ), coronal‐apical height ( h ), and horizontal and vertical position of the thickest point represented by coordinates ( x , z ). Result Twenty‐seven of thirty enrolled patients were finally available for analysis at the 1‐year follow‐up. In general, the frontal view of the reconstructed volume exhibited a crescent shape. The mid‐facial ML change at 3, 6, and 12 months was −0.05 ± 0.36 mm, −0.03 ± 0.32 mm, and −0.24 ± 0.37 mm, respectively ( P = .012). The mean change in thickness at 3 months (△ d 3m ), 6 months (△ d 6m ), and 12 months (△ d 12m ) was 0.50 ± 0.19 mm, 0.59 ± 0.21 mm, and 0.62 ± 0.22 mm, respectively ( P <.001). At 12 months, nine patients had a △ d less than 0.5 mm. The mean △ d 3 m /△ d 12 m and △ d 6 m /△ d 12 m was 0.81 ± 0.17 and 0.96 ± 0.13. The w , h , x , and z results showed no significant differences during the 1‐year observation ( P = .126, P = .324, P = .635, P = .263). At 12 months, w , h , x , and z were 11.57 ± 1.77 mm, 6.46 ± 2.01 mm, 0.03 ± 1.43 mm, and 2.16 ± 0.65 mm, respectively. Conclusion During the 1‐year observation following single IIPP treatment in maxillary incisors, the labial soft tissue contour showed a continuous alteration resulting in a mean change in thickness of 0.62 mm that occurred mainly in the first 3 months and tended to be relatively stable after 6 months, while the crescent‐like shape, width, height, and thickest point position of the alteration volume remained stable after 3 months. No advanced mid‐facial recession was observed.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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