Soft tissue features of peri‐implant diseases and related treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The need for soft tissue grafting at implant sites for preventing and treating peri-implant diseases is a currently investigated and debated topic. PURPOSE: The aim of this manuscript is to explore the inflammatory mechanisms at the peri-implant soft tissue compartment, to distinguish the structural components of the peri-implant soft tissue phenotype and their role on peri-implant health, and to appraise the clinical indications and expected outcomes of soft tissue augmentation procedures at peri-implant diseased sites. MATERIALS AND METHODS: This narrative review depicts the inflammatory biomarkers and mediators in the peri-implant crevicular fluid utilized to diagnose peri-implant disease and that have been shown to be associated with peri-implant soft tissue phenotype modification and disease resolution. The impact of the peri-implant soft tissue phenotype, involving keratinized mucosa (KM) width, attached mucosa (AM), mucosal thickness (MT), and supracrestal tissue height (STH), on peri-implant health, esthetic, patient's comfort and disease prevention are discussed. The manuscript also illustrates the use of ultrasonography for the detection of peri-implant health/disease and the evaluation of the treatment outcomes following surgical therapies. RESULTS: Current evidence indicates that soft tissue phenotype modification at implant sites with inadequate KM width, AM and MT can be beneficial for promoting peri-implant health and improving patient's comfort and hygiene procedures. Treatment approaches and outcomes from the available literature on soft tissue phenotype modification in combination with conventional techniques at sites with peri-implant mucositis or peri-implantitis are presented and discussed in detail. CONCLUSIONS: Soft tissue grafting can be beneficial in preventing and treating peri-implant diseases. Clinical recommendations based on the disease, soft tissue phenotype characteristics and bone defect morphology are provided for a comprehensive hard- and soft-tissue-oriented treatment of peri-implant disease.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».