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Enregistrement W4401991619 · doi:10.3390/biomimetics9090518

Maxillary Sinus Augmentation with Autogenous Tooth Grafting Material: A Systematic Review

2024· review· en· W4401991619 sur OpenAlexaboutno aff
Diba Ghodsian, Sofía D’Jesús, Luis Sánchez‐Labrador, Carlos Cobo-Vázquez, Jorge Cortés‐Bretón Brinkmann, José María Martínez González, Cristina Méniz-García

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryMaxillary sinusGraftingOrthodonticsMedicineMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this systematic review was to determine whether autogenous tooth grafting material (ATGM) is as safe and effective as other bone substitutes used for maxillary sinus augmentation procedures, evaluating histomorphometric and/or histological data, implant primary stability, associated complications and radiographic bone height measurements. An automated electronic search was conducted using four databases (Medline/PubMed, Scopus, Web of Science and Cochrane Library), supplemented by a manual search, to identify clinical human studies using particulate ATGM for the aforementioned procedure. The included studies had a sample size of at least four patients and were published before 31st July 2024. The Newcastle-Ottawa scale (NOS) and Joanna Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Checklist were used to assess the risk of bias in cohort studies and case series, respectively. Seven studies were included in the descriptive analysis, obtaining 128 participants (46.8% only treated with ATGM) and 192 placed implants. Due to the heterogeneity of the studies, meta-analysis could not be performed. The authors concluded that ATGM appears to be a feasible and safe alternative for maxillary sinus augmentation procedures. These results should be interpreted with caution due to the limited amount of scientific evidence on this topic and the heterogeneity between the included studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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