The influence of different forms of sinus membrane perforation on the prevalence of postoperative complications in lateral window sinus floor elevation: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maxillary sinus membrane perforation (SMP) during lateral window sinus floor elevation (SFE) might be associated with postoperative complications (PC). OBJECTIVES: To evaluate the prevalence of PC and clinical implant outcome for different forms of SMP with lateral window SFE. MATERIAL AND METHODS: The prevalence of PC such as maxillary sinusitis, graft necrosis and wound infection was retrospectively evaluated for 434 lateral window SFE (334 patients) with 331 SFE (241 patients) without and 103 SFE (93 patients) with SMP. SMP was additionally classified into four subgroups regarding to membrane perforation size (small-moderate [<10 mm] vs. large [>10 mm]) and membrane biotype ([BT] thin vs. thick). Additionally, patient- and surgery-related risk factors affecting PC and the 1-year implant survival rate were evaluated for SFE without and with SMP and subgroups. RESULTS: A significantly higher prevalence including significant odds ratios of PC such as maxillary sinusitis (10/103 [9.7%] vs. 4/331 [1.2%]; p < 0.021; OR: 8.85; p < 0.021) and graft necrosis (7/103[6.8%] vs. 1/103[0.3%]; p < 0.017; OR:7.43; p < 0.017) was found for SFE with than without SMP. The SMP subgroup with large size and thin BT involved significantly (p < 0.005) more PC (15/20[75%]) than all other SMP subgroups (5/20[25%]). For the risk factors evaluated the univariate analysis demonstrated differences of PC for the presence versus absence of SMP (p < 0.001) and for thin versus thick sinus mucosa (p < 0.038; p < 0.006) but not for sex, smoking, sinus septa and surgical stage. In the multivariate risk factors analysis, PC were significantly related to risk factors such as large size with thin BT (OR:18.049; p < 0.007). The 1-year implant survival rate did not differ between SFE without (99.5%) and with SMP (99.1%), regardless of successfully repaired subtype of SMP. CONCLUSION: The synopsis of perforation size and membrane biotype is crucial in differentiating different forms of SMP assessing and anticipating different prevalences of PC in lateral window SFE.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».