Morphology and severity of peri‐implantitis bone defects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peri-implant defect morphology has shown to potentially impact upon the reconstructive outcomes for the management of peri-implantitis. Given the role that defect morphology plays upon the decision-making in the treatment of peri-implantitis, the present study aimed at assessing the morphology and severity of peri-implantitis bone defects and to insight on the patient-, implant- and site-related variables associated to these. MATERIAL AND METHODS: A cone-beam computed tomography study was carried out to classify peri-implantitis defects according to the type of defect, number of remaining bony walls and severity according to the extension of vertical bone loss. Three major defect categories were proposed: class I-infraosseous; class II-horizontal; class III-combined of class I and II. These were then subclassified into: (a) dehiscence; (b) 2/3-wall; and (c) circumferential-type defect. According to the severity the defects were further subclassified into: A: advanced; M: moderate; and S: slight. In addition, 20 site-, implant-, and patient-related variables were analyzed by generalized estimating equations (GEEs) of multilevel logistic regression models. RESULTS: Based on an a priori power calculation, 332 implants were screened in 47 peri-implantitis patients. Of these, 158 peri-implantitis implants were eligible. The most prevalent defect morphology type was class Ib (55%) followed by class Ia (16.5%), and class IIIb (13.9%). On the contrary, the less frequent defect was class II (1.9%). The most frequent degree of severity was M (50.6%) with S (10.1%) being the least prevalent. Buccal bone loss was significantly greater compared to the other bony walls in class I and class III defects. Age was associated with the type of defect. Age and smoking habit were associated with the morphology of the defects, while smoking habit, type of prosthesis and distance to adjacent implant were associated with the severity of the defects (vertical bone loss). CONCLUSION: Peri-implantitis defects frequently course with an infraosseous component and often with buccal bone loss. Certain patient-, implant-, and site-specific variables are related with defect morphology and severity. However, morphological patterns for peri-implantitis bone defects could not be proven (NCT NCT03777449).
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».