Impact of Two Flap Advancement Techniques and Periosteal Suturing on Graft Displacement During Guided Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This preclinical ex vivo porcine study aimed to evaluate the effects of two flap advancement techniques and periosteal suturing (PS) on graft material displacement during primary wound closure in guided bone regeneration (GBR). Secondary objectives included assessing flap advancement and the impact of soft tissue characteristics on graft displacement. MATERIALS AND METHODS: Standardized two-walled horizontal bone defects were created in second premolar sites of pig hemimandibles. Sites were randomized to using either full-thickness flaps with modified periosteal releasing incisions (MPRI) or combination flaps using the mucosal detachment technique (MDT), both with and without PS. Cone-beam computed tomography was used to measure changes in graft material thickness (GMT) at seven incremental levels (L0-L6) relative to the implant platform, before and after primary wound closure. Keratinized mucosa width (KMW), flap thickness (FT), and flap advancement (FA) were also recorded. RESULTS: Sixty-eight horizontal bone augmentation procedures were performed on 34 pig hemimandibles, divided into four groups (MDT+PS, MDT-PS, MPRI+PS, MPRI-PS). Mean overall change in GMT at L0 was -24.5% ± 14.0% for MPRI and - 23.0% ± 14.3% for MDT (p ≥ 0.085). PS reduced graft displacement (-14.2% ± 11.5%) compared with no PS (-33.2% ± 16.9%, p < 0.001). FA was 8.3 ± 1.1 mm (MPRI) and 8.3 ± 1.5 mm (MDT). The mean KMW was 6.8 ± 0.9 mm, and FT ranged from 0.8 to 1.6 mm. CONCLUSIONS: PS significantly reduced graft material displacement during primary wound closure, while flap advancement techniques and soft tissue characteristics had no impact on graft stability. Both surgical techniques provided sufficient flap advancement for primary wound closure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».