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Enregistrement W4307369705 · doi:10.5272/jimab.2022284.4634

APPLICATION OF PLATELET RICH FIBRIN IN SURGICAL PERIODONTAL THERAPY: A CONTROLLED CLINICAL TRIAL

2022· article· en· W4307369705 sur OpenAlexaff
Antoaneta Mlachkova, Velitchka Dosseva-Panova, Ivan Ivanov, Dimitar Parvanov, Hristina Maynalovska

Notice bibliographique

RevueJournal of IMAB - Annual Proceeding (Scientific Papers) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesMedical University Sofia
Mots-clésMedicinePlatelet-rich fibrinFibrinDentistryRadiographyPeriodontitisChronic periodontitisBleeding on probingStage (stratigraphy)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The current study investigates the effectiveness of two surgical protocols for the treatment of periodontitis (Stage III or Stage IV) in the presence of angular bone defects. Materials and methods: Twenty patients diagnosed with periodontitis were randomly divided into two groups, each of 10 patients with radiographically proven infraosseous defects. The first group delivered surgical treatment with bone graft and platelet rich fibrin, the second group – only with bone graft. Clinical and radiographic parameters were assessed before and 6 months after the surgical procedure. Results: Statistically significant differences were found between both groups in the following parameters: probing pocket depth, clinical attachment gain, bone filling, and radiographic depth of the bone defect before and after periodontal surgery, described as bone filling in millimeters. Conclusion: The results show platelet rich fibrin as an autogenous material with promising potential. Its additional application to bone replacement materials can improve the clinical parameters and the expected filling of the vertical bone defects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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