Do Alveolar Bone Dehiscences and Fenestrations Remodel After Adult Non‐Extraction Clear Aligner Therapy? A Retrospective Study up to 2 Years in Retention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the radiographic presence and magnitude of alveolar bone dehiscences (ABDs) and fenestrations (ABFs) in maxillary and mandibular anterior teeth of adults with dental Class II malocclusion, before (T1), immediately after (T2), and up to 2 years after (T3) non-extraction clear aligner therapy (CAT). SETTING AND SAMPLE POPULATION: Records from 14 adults with dental Class II malocclusion treated with non-extraction CAT and Class II elastics were retrospectively obtained. MATERIALS AND METHODS: A total of 332 labial and lingual anterior root surfaces were assessed using cone beam computed tomography (CBCT) at T1, T2 and T3. Dehiscences were recorded when the linear measurement for dehiscence (LM-D) was more than 2 mm from the cementoenamel junction. The defect was classified as ABF when it did not involve the alveolar crest and the linear measurement for fenestration (LM-F) measured more than 2.2 mm. Changes in incisor inclination and intercanine width were calculated. Binary logistic regression analyses were used to assess the association between CAT and the presence of ABDs/ABFs. Linear regression analyses were used to identify factors affecting the magnitude of LM-Ds/LM-Fs. RESULTS: Non-extraction CAT was associated with an increased presence of ABDs at T2 compared to T1 [Odds Ratio (OR): 2.69; 95% Confidence Interval (CI): 1.92-3.76]. The association remained significant at T3 (OR: 2.46, 95% CI: 1.76-3.45). Non-extraction CAT was not significantly associated with the presence of ABFs at T2 and T3. CONCLUSIONS: Alveolar bone remodelling during retention did not result in the reduction or resolution of post-treatment radiographic alveolar bone defects.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».