Measuring the outcomes of lateral ridge augmentation using cone‐beam computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Lateral ridge augmentation (LRA) is a surgical technique to gain bone prior to implant placement. Performing cone‐beam computed tomography (CBCT) pre‐ and post‐surgery allows for quantitative comparison of the buccal–lingual width and the vertical height of the edentulous ridges. This study used CBCT images to evaluate the bone regeneration following surgery. Methods A total of 30 cases from adult patients who underwent LRA and had high‐quality CBCT images taken pre‐ and post‐surgery from the same CBCT scanner were available for the retrospective study. Study data included linear measurements of the bone ridge width and height obtained from the middle of the edentulous ridge and a volumetric measurement of bone growth at the edentulous site observed on the CBCT scan. Results The reliability of the measurements was excellent as indicated by Intra‐Class Coefficient values of 0.974 or higher. There was a significant mean bone increase from pre‐surgery compared to post‐surgery for both the linear and volumetric measurements. The linear bone gain ranged from 1.5 to 2.5 mm and volumetric gain from 250 to 750 mm3. However, two patients did not gain any bone. Multivariate regression showed the strongest predictors of bone gain post‐surgery were the pre‐surgery bone volume and a surgical site being in the mandible. For maxillary surgical sites, particularly anterior areas, the LRA surgeries were the least successful. Conclusions LRA before implant placement helped to increase bone for the majority of patients, particularly for surgical sites in the mandible. The quantitative analyses in the CBCT images showed excellent intra‐examiner agreement.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».