<scp>3D</scp>‐Analysis of Peri‐Implant Soft Tissue Gain With Collagen Matrix and Connective Tissue Graft: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the efficacy of the connective tissue graft (SCTG) and the collagen matrix (VXCM) in terms of soft tissue gain at the buccal site around a single implant. METHODS: The study was designed as a randomized, controlled clinical trial. This trial was registered in ClinicalTrial.gov with the identifier NCT05870774 and is accessible under the following link: https://clinicaltrials.gov/study/NCT05870774?term=NCT05870774&rank=1. This clinical trial was not registered prior to participant recruitment and randomization. Patients with a single tooth gap and horizontal soft tissue thickness deficiency were enrolled in the study. Sites were randomly allocated to the control (SCTG) or test group (VXCM: Geistlich Fibro-Gide, Geistlich Pharma AG, Wolhusen, Switzerland) to augment buccal soft tissue thickness. The primary outcome was soft tissue gain 3 months post-op. Secondary outcomes included soft tissue gain 6 months post-op, the pink aesthetic score (PES), and patient-reported outcome measures (PROMs). RESULTS: Patients' recruitment started on 28 October 2021 and ended on 25 December 2022. Thirty-two patients were enrolled and subjected to intervention. Sixteen patients were included per group. Three months post-op, soft tissue gain at the buccal site was 1.77 ± 0.61 mm in the VXCM group and 1.26 ± 0.41 mm in the SCTG group (p = 0.0003). Six months post-op, soft tissue gain was 1.11 ± 0.44 mm in the VXCM group and 1.43 ± 0.81 mm in the SCTG group (p = 0.0459). PROMs, including pain perception, favored the VXCM group. SCTG demonstrated favored results in PES. CONCLUSION: SCTG remains the gold standard for increasing soft tissue thickness in terms of the clinical result.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».