Aesthetic Parameters and Patient-Perspective Assessment Tools for Maxillary Anterior Single Implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review aimed to concisely describe the current aesthetic objective indices for a single-implant maxillary anterior crown. The secondary aim was to propose introducing a unified, standardized questionnaire for adequately collecting patient-reported outcome measures (PROMs) in implant dentistry. MATERIALS AND METHODS: A literature review was conducted using both EMBASE/Ovid and MEDLINE/PubMed databases by combining keywords and Emtree/Mesh terms related to "Esthetics," "Self-Assessment or Surveys and Questionnaires," and "Single-Tooth Dental Implants." RESULTS: The most meaningful aesthetic objective indices for single implants in the literature are the Pink Esthetic Score (PES), the Papilla Presence Index (PPI), Peri-Implant and Crown Index (PICI), PES/White Esthetic Score (PES/WES), the Implant Crown Aesthetic Index (ICAI), and a modified version of the ICAI (mod-ICAI) index. Clearly, PES/WES is still the most widely accepted tool. It is encouraging to observe that there is an increasing tendency in recent years to report PROMs more frequently in the implant dentistry literature. We proposed the implementation of a unified, standardized questionnaire using a self-administered visual analogue scale (VAS) scoring system, which evaluates overall satisfaction, comfort, tooth appearance, gingival appearance, function, and hygiene complexity. This tool should be validated in the oral implantology research context for its regular implementation or further development. CONCLUSIONS: Conducting qualitative studies among dental implant patients who received few implants or single-tooth implant reconstructions in the aesthetic zone may help dental researchers understand better how to efficiently develop and validate a quantitative instrument. This standard tool would reduce heterogeneity bias by providing comparable data between studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».