The Effectiveness of Platelet Rich Fibrin in Alveolar Ridge Reconstructive or Guided Bone Regenerative Procedures: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Clinical studies have shown favorable outcomes following use of platelet rich fibrin (PRF), either alone or in conjunction with biomaterials for alveolar ridge reconstruction (ARR) or guided bone regeneration (GBR) . While PRF application accelerates wound healing and reduces postoperative discomfort, its effects on the alveolar bone gain, as part of ARR or GBR is less clear. Therefore, this study aims to investigate the clinical effectiveness of PRF when used in ARR or GBR, as well as postoperative discomfort following these procedures. SOURCES: A systematic search using the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis (PRISMA) method was performed to include database searches from MEDLINE (OVID interface, 1946 onwards), EMBASE (OVID interface, 1974 onwards) and Global Health (OVID interface, 1973 onwards). DATA: Of the 74 studies initially identified, 7 studies were included for the systematic review, including 6 randomized controlled trials (RCTs) and 1 cohort study. The meta-analysis showed that the incorporation of PRF as part of ARR or GBR resulted in an increase in horizontal ridge width, a reduction in the rate of resorption increase, while postoperative discomfort was the same or slightly improved. The risk of bias quality was low for only 1 out of the 6 RCTs and the Newcastle Ottawa scale assessment showed that cohort study was of high quality. CONCLUSION: PRF application in ARR or GBR is associated with increased horizonal alveolar ridge width and reduce rate of graft resorption. However, the findings related to both outcome measures were based on a limited number of studies. CLINICAL SIGNIFICANCE: PRF application can be effectively used as part of ARR or GBR to increase the horizontal ridge width and reduce the rate of graft resorption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».