A prospective study of the clinical outcomes of peri‐implant tissues in patients treated for peri‐implant mucositis and followed up for 54 months
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peri-implant mucositis is very common and, when left untreated, can progress to the more serious condition of peri-implantitis. Therefore, early diagnosis, adequate treatment and, in particular, adherence to a peri-implant supportive therapy are extremely important for the management of peri-implant mucositis. PURPOSE: Characterize the clinical conditions of peri-implant tissues in patients diagnosed with peri-implant mucositis after undergoing peri-implant supportive therapy for 54 months. MATERIALS AND METHODS: Thirty-eight patients (131 dental implants) who received peri-implant supportive therapy, associated with oral hygiene instructions, were assessed at baseline and at 54 months for visible plaque and gingival bleeding indexes, probing depth and bleeding on probing. Data were statistically analyzed using the Chi-square test and relative risk assessment using a significance level set at 5%. RESULTS: None of the independent variables evaluated (age, gender, smoking, type of prosthesis, time using the prosthesis, keratinized mucosa, phenotype peri-implant, classification of visible plaque index and classification of gingival bleeding index) presented significant associations with "worsening" or "improvement" of clinical parameters. CONCLUSION: The implementation of peri-implant support therapy was not sufficient for the resolution of peri-implant mucositis, although reductions in clinical parameters with respect to baseline were observed and maintained during follow-up.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».