The impact of deproteinized bovine bone particle size on histological and clinical bone healing outcomes in the augmented sinus: A randomized controlled clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The effect of different deproteinized bovine bone mineral (DBBM) particle sizes on bone healing in maxillary sinus floor augmentation remains unclear. This study compared the newly formed tissue and angiogenesis‐related bone healing after sinus floor augmentation using large or small DBBM particles. Materials and Methods Overall 32 patients were randomly divided into two groups using either large (1–2 mm) or small (0.25–1 mm) DBBM particles for sinus floor augmentation. After 6 months, the mineralized tissue volume was calculated using micro‐computed tomography (micro‐CT) analysis. The newly formed tissue composition was histomorphometrically analyzed. Angiogenesis was also examined by means of vascular endothelial growth factor (VEGF) expression. Implant failure and marginal bone loss were measured at a 1‐year follow‐up. Statistical analysis was performed using independent samples t‐test. Results Micro‐CT analysis demonstrated that grafting with large particles resulted in higher bone volume (6.99 ± 2.72 mm3, p = 0.002) and Bone Volume/Tissue Volume (0.25 ± 0.1, p = 0.03) compared with small particles (3.76 ± 1.83 mm3 and 0.14 ± 0.13, respectively). Small particles showed higher non‐mineralized tissue volume (26.31 mm3) compared with large particle group (17.4 ± 5.34 mm3) with p = 0.001. The histological data revealed significantly higher area of newly formed bone (32.15% ± 14.04% for the large particle and 15.99% ± 14.12% for the small particle groups, p = 0.004). Likewise, non‐mineralized tissue was significantly greater in the small particle group (66.48% ± 20.97%) compared with the large particle group (44.36%, p = 0.016). Moreover, use of large particles resulted in a significantly higher VEGF staining intensity score and VEFG positive cells. No implant failure was recorded in both groups, while no difference was found in terms of marginal bone loss at the 1‐year follow‐up. Conclusions Sinus floor augmentation using large DBBM particles resulted in more angiogenesis expression, higher bone volume, and new bone formation at 6 months after sinus augmentation. However, clinical outcomes with regards to implant placement were similar in both groups.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».