Characteristics and frequency distribution of bone defect configurations in peri‐implantitis lesions—A series of 193 cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge on peri-implantitis bone defect characteristics and predictors is still limited. PURPOSE: To describe peri-implantitis bone defect characteristics and identify possible predictors. METHODS: Various parameters at patient- (age, gender, smoking, and supra-structure), implant- (surface, type, connection, platform, and misfit), and site level (region, alveolar ridge position, defect characteristics, neighboring structure) were recorded retrospectively. RESULTS: Among 193 implants, the most prevalent defects were class Ic (25.4%), and Id (23.8%); a previously non-described category "class Id with only one bone wall" was frequently observed (11.9%). Mean intrabony defect depth and width ranged from 4.5 to 6.2 mm and from 2.7 to 2.9 mm, respectively; mean dehiscence extent ranged from 2.8 to 7.0 mm. A total of 37.8% of the defects presented horizontal bone loss and an intrabony component; in 52.7% of the implants, total defect extent was >6 mm. Jaw region, implant position within the alveolar ridge, and implant/abutment misfit showed significant associations either to defect configuration and/or defect extent. CONCLUSION: (a) Most common peri-implantitis defects exhibited a combination of intrabony component and a buccal/oral dehiscence, while purely circumferential defects were relatively seldom; (b) implants with defects with bone dehiscence were placed more frequently closer to the lateral aspect of the ridge harboring the dehiscence; (c) implants placed in the lower anterior region had the highest risk for more severe peri-implant bone loss; and (d) peri-implant bone defects with only a single bone wall appropriate for regenerative procedure were relatively frequent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».