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Enregistrement W4283364264 · doi:10.1111/cid.13086

Complications of sinus floor elevation procedure and management strategies: A systematic review

2022· review· en· W4283364264 sur OpenAlexvenueno aff
Yung‐Ting Hsu, Paul S. Rosen, Karishma Choksi, Ming‐Chieh Shih, Shale Ninneman, Chun‐Teh Lee

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComplicationPerforationSurgerySystematic reviewSinus (botany)SinusitisWound dehiscenceDehiscenceDentistryAnesthesiaMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This systematic review aimed to investigates the types and incidences of complications following sinus floor elevations (SFE) along with their prevention and management strategies. MATERIALS AND METHODS: Electronic database and hand search were conducted to screen the literature published from January 1960 to June 2021. The selected studies had to report well-described SFE techniques, complications during, and post-SFE. Data extraction included types of SFE techniques, complications, and their treatment strategies. RESULTS: A total of 74 studies with 4411 SFE procedures met the inclusion criteria. Different SFE techniques demonstrated varying patterns for both complications and complication rates. Postoperative pain, swelling, and edema were widely reported. The most common complications that required intervention following Lateral SFE (LSFE) were sinus membrane perforation (SMP), wound dehiscence, graft exposure and failure, and sinusitis. LSFE had more SMPs and sinusitis cases compared with a transcrestal SFE (TSFE). The presence of benign paroxysmal positional vertigo following TSFE was significant in certain selected studies. CONCLUSION: Given the inherent limitations, this systematic review showed distinct features of complications in SFE using varying techniques. Treatment planning for these procedures should incorporate strategies to avoid complication occurrence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,261
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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