Assessment of the application of a novel three‐dimension printing individualized titanium mesh in alveolar bone augmentation: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the clinical and radiographic outcomes of alveolar ridge augmentation using a novel three-dimensional printed individualized titanium mesh (3D-PITM) for guided bone regeneration (GBR). MATERIALS AND METHODS: Preoperative cone-beam computed tomography (CBCT) was used to evaluate alveolar ridge defects, followed by augmentation with high-porosity 3D-PITM featuring circular and spindle-shaped pores. Postoperative CBCT scans were taken immediately and after 6 months of healing. These scans were compared with preoperative scans to calculate changes in bone volume, height, and width, along with the corresponding resorption rates. A statistical analysis of the results was then conducted. RESULTS: , with a resorption rate of 16.05% ± 8.07%. For 38 implant sites, the average vertical bone increment was 3.63 ± 2.29 mm, with a resorption rate of 17.55% ± 15.10%. The horizontal bone increment at the designed implant platform was 4.43 ± 1.85 mm, with a resorption rate of 25.26% ± 15.73%. The horizontal bone increment 2 mm below the platform was 5.50 ± 2.48 mm, with a resorption rate of 16.03% ± 9.57%. The main complication was exposure to 3D-PITM, which occurred at a rate of 15.79%. CONCLUSION: The novel 3D-PITM used in GBR resulted in predictable bone augmentation. Moderate over-augmentation in the design, proper soft tissue management, and rigorous follow-ups are beneficial for reducing the graft resorption and the incidence of exposure.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».