Horizontal ridge augmentation in the maxillary aesthetic region using the autogenous circular cortical‐lamina anchoring technique: A case series study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim This case series aimed to evaluate the effectiveness of the autologous circular cortical lamina‐anchoring (CCA) technique for horizontal bone augmentation in the maxillary aesthetic region. Materials and methods A total of 25 patients with 28 implants underwent horizontal bone augmentation using CCA followed by implant placement and crown delivery. The primary outcome measures were alveolar ridge width (ARW) and buccal bone thickness (BBT), whereas the secondary outcome measures included marginal bone loss (MBL), mid‐facial mucosal margin loss (MML), clinical assessment of peri‐implant and aesthetic parameters, patient‐reported outcome measures (PROMs), and implant survival rates. Results All 25 patients with 28 implants completed the treatment, no dropouts occurred. After CCA, the mean ARW at 1, 2, and 4 mm below the alveolar crest significantly increased from 2.38 ± 0.48, 2.85 ± 0.51, and 3.21 ± 0.53 mm to 6.80 ± 0.48, 6.99 ± 0.50, and 8.08 ± 0.52 mm, respectively. At the 3‐year follow‐up, the mean BBT0, BBT2, and BBT4 slightly decreased from 2.51 ± 0.26, 2.63 ± 0.31, and 2.75 ± 0.29 mm to 2.43 ± 0.27, 2.51 ± 0.30, and 2.64 ± 0.28 mm, respectively. Although the overall MBL was <0.15 mm, the results were statistically significant. The mean MML at the 3‐year follow‐up was 0.02 mm. All implant sites showed acceptable peri‐implant and aesthetic outcomes. Incisions healed without complications, and no significant differences in PROMs observed at any time point. The 3‐year follow‐up showed a 100% implant survival rate. Conclusion The autologous CCA technique is a useful method for increasing ARW and maintaining BBT in the maxillary aesthetic region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».