Risk factors for sinus membrane perforation during lateral window maxillary sinus floor elevation surgery: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyze the sinus membrane perforation (SMP) rate and its potential risk factors during lateral window maxillary sinus floor elevation (LSFE). MATERIALS AND METHODS: For patients with LSFEs at Department of Implantology, Stomatology Hospital, School of Medicine, Zhejiang Universitiy during January 2014 to December 2020, patient-related risk factors (age/sex/smoking habit), surgery-related risk factors (operator experiment/number of tooth units/technique of osteotomy/surgical approach), and maxillary sinus-related risk factors (residual bone height/sinus membrane thickness/lateral wall thickness/maxillary sinus contours/presence of septa/blood vessels at the lateral maxillary sinus wall) were compared between perforated and nonperforated sites and were evaluated for their influence affecting SMP. RESULTS: The study sample comprised 278 LSFE procedures in 278 patients; a total of 47 LSFE procedures (16.91%) presented SMP. Four significant factors were identified: smoking habit (p < 0.001), thin (≤1.5 mm) sinus membrane (p = 0.027), maxillary sinus contours (p < 0.001), and presence of septa (p = 0.001). The SMP rate of irregular, narrow tapered, and tapering sinus contours was significantly higher than that of ovoid and square one (p < 0.05). CONCLUSION: In general, smoking habit, thin sinus membrane, irregular, narrow tapered, and tapering sinus contours, and presence of septa may increase the risk of SMP during LSFE.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».