Multivariate analysis of the effect of keratinized mucosa on peri‐implant tissues with platform switching: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, platform switching implant treatment has been increasing, which is believed to minimize bone loss around the implant after placement. However, there have been no reports on the relationship between keratinized mucosa width (KMW) and bone loss and soft tissue recession in platform switching implants. OBJECTIVE: We evaluated the effect of the KMW on the amount of bone loss and soft tissue recession around a platform switching implant retrospectively using multivariate analysis. MATERIALS AND METHODS: This one-year retrospective study included 91 implants in 48 patients. Age, sex, a history of periodontitis, implant location, oral hygiene status, and the KMW were included as explanatory variables to evaluate bone loss (BL) and buccal gingival height (GH). Generalized estimating equations (GEEs) were used to evaluate the effect of the KMW on platform switching peri-implant tissues. RESULTS: The mean bone loss on the mesial (ΔBLm), distal (ΔBLd), and buccal (ΔBLb) sides of the implant were 0.16 ± 0.27 mm, 0.19 ± 0.34 mm, and 0.24 ± 0.50 mm, respectively, at 1 year after superstructure placement. The mean amount of change of GH (ΔGH) on the buccal side was 0.30 ± 0.47 mm. After correcting for confounders using GEEs, the results suggested that KMW <1.5 mm was a significant factor (P < 0.001) for bone loss over time in ΔBLm, ΔBLd, and ΔBLb. In addition, for soft tissues on the buccal side, KMW <1.5 mm was a significant factor for ΔGH reduction over time (P < 0.001). CONCLUSIONS: Keratinized mucosa width ≥1.5 mm was associated with a higher probability less hard and soft tissue recession around the platform switching implant after 1 year from superstructure placement.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».