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Enregistrement W4311972898 · doi:10.1111/cid.13171

Palatal soft tissue thickness around dental implants and natural teeth in health and disease: A cross sectional study

2022· article· en· W4311972898 sur OpenAlexvenueno aff
Hiba Abu Hussien, Eli E. Machtei, Alaa Khutaba, Eran Gabay, Hadar Zigdon‐Giladi

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryGingivitisSoft tissueImplantPeri-implantitisMucositisMaxillaPeriodontal probeBleeding on probingPeriodontitisOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies focused on the influence of buccal mucosa thickness on peri-implant bone loss and inflammation, with inconclusive results. We observed substantially thicker palatal mucosal tissues at peri-implantitis sites. Therefore, we hypothesize that thick palatal peri-implant mucosa may be associated with deeper pockets and disease severity. PURPOSE: To compare the thickness of the palatal tissue between natural teeth and implants in periodontal health and disease. METHODS: Adult, non-smoker, healthy patients who visited our department for periodontal examination or treatment with restored implants in the posterior maxilla were recruited. Probing depth (PD), plaque index (PI), gingival index (GI) and radiographic measurements were recorded around implant and the contralateral tooth. Palatal tissue thickness was measured using a 30G needle that was inserted perpendicular into the mucosa at the bottom of the periodontal/peri-implant pocket and 3 mm coronally. Differences in the palatal tissue thickness between teeth and implants (in the same patient) was performed using t-test; as well as between peri-implantitis and non-peri-implantitis sites (among patients). RESULTS: Sixty patients were included. Thirty-four implants were diagnosed with peri-implantitis and 26 healthy/mucositis implants with corresponding 24 healthy/gingivitis teeth and 36 teeth with attachment loss. Mean PD was higher around implants (4.47 ± 1.57 mm) than teeth (3.61 ± 1.23 mm, p = 0.001). The thickness of implants' palatal mucosa was higher than in teeth, at the base of the pocket and 3 mm coronally (4.58 ± 1.38 mm vs. 3.01 ± 1.11, p = 0.000; 3.58 ± 2.15 vs. 1.89 ± 1.11, p = 0.000, respectively). Mean palatal tissue thickness was 4.32 ± 2.35 mm for the peri-implantitis group while only 2.61 ± 1.39 in healthy implants, 3 mm coronal to the base of the pocket (p = 0.001). Palatal thickness at peri-implantitis sites was higher (4.32 ± 2.35) compared to periodontitis sites (2.23 ± 0.93), p = 0.000. Implant sites with palatal mucosa >4 mm (n = 32) had deeper mean pockets (5.58 ± 1.98) compared with thinner (≤4 mm) sites (n = 28) (4.48 ± 1.18, p = 0.018). CONCLUSION: Thicker palatal tissue around implants is associated with deeper palatal pockets. Thick palatal tissue was found around implants diagnosed with peri-implantitis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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