Prevalence, risk factors, and repair mechanism of different forms of sinus membrane perforations in lateral window sinus lift procedure: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate prevalences, affecting risk factors and efforts for repair mechanism for different forms of sinus membrane perforations (SMP) during sinus floor elevation (SFE) using the lateral window technique (LWT). MATERIAL AND METHODS: For 334/434 patients, SFE undergoing LWT prevalence of SMP was retrospectively evaluated including a subselection based on membrane perforation size (<10 mm: small-moderate/≥10 mm: large) and biotype (BT; thick BT/thin BT) into four subgroups (SMP1: thick BT/small-moderate; SMP2: thin BT/small-moderate; SMP3: thick BT/large; SMP4: thin BT/large). For the various subgroups, patient- and surgery-related/anatomic risk factors affecting SMP were evaluated and the scope of sinus membrane repair (SSMR) mechanisms rated with 1 (easy) to 5 (complex) was compared. RESULTS: For 103/434 SMP (27.6%) in 93/334 patients (30.8%) the prevalence of various forms of SMP differed significantly (p < 0.001) among the four subgroups. SMP4 with a prevalence of 45.6% (n = 47) was the most frequent type, while SMP3 had low prevalence with 4.85% (n = 5). Small/moderate SMPs with thick (SMP1: n = 26) or thin BT (SMP2: n = 23) were seen in 26.2% and 23.3%, respectively. Univariate analysis showed significant differences between subgroups with large perforations (SMP3/SMP4) and those with small/moderate perforations (SMP1/SMP2) regarding anatomic risk factors such as residual ridge height (p = 0.023) and history of previous oral surgical interventions (OSI; p = 0.026). Most evidently, multivariate analysis showed that induction of large SMP with thin biotype (SMP4) was significantly affected by the presence of sinus septa (p < 0.022, OR: 2.415), reduced residual ridge height (p < 0.001, OR: 1.842), and previous OSI (p < 0.001, OR: 4.545). SSMR differed significantly (p < 0.001) between SMP4 (4.62 ± 0.49) and the subgroups SMP1 (1.11 ± 0.32), SMP2 (1.08 ± 028), and SMP3 (2.2 ± 0.55). CONCLUSION: The most frequently found type of SMP had characteristics of thin biotype and large size associated with risk factors such as sinus septa, reduced residual ridge, and previous surgical interventions and required challenging repair mechanisms assessing clinical impact.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».