Outcomes of Using 3D-Printed Titanium Implants in Mandibular Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background: Mandibular reconstruction is a critical procedure in the management of defects caused by trauma, tumors, or congenital anomalies. Traditional methods often face challenges such as poor fit, extended surgery time, and postoperative complications. The advent of 3D printing technology allows for the precise fabrication of titanium implants tailored to individual anatomy. This study evaluates the clinical outcomes of using 3D-printed titanium implants in mandibular reconstruction. Materials and Methods: This prospective study involved 30 patients (mean age: 45 ± 12 years) with mandibular defects requiring reconstruction. Customized 3D-printed titanium implants were designed using preoperative CT scans and fabricated using laser powder bed fusion technology. Surgical procedures included implant placement combined with soft tissue grafts where necessary. Follow-ups were conducted at 1, 3, 6, and 12 months postoperatively to assess implant stability, functional outcomes (mastication and speech), and aesthetic satisfaction. Data were analyzed using descriptive statistics and paired t -tests for functional improvement. Results: All patients successfully underwent implantation without intraoperative complications. At 12 months, the implant survival rate was 96.7%. Functional assessment showed a significant improvement in chewing efficiency (mean increase: 40%, P < 0.001) and speech clarity (mean increase: 30%, P < 0.001). Patient satisfaction regarding aesthetics was high, with 85% rating outcomes as excellent. Postoperative complications included mild infection in two patients (6.7%) and implant loosening in one patient (3.3%), all managed successfully. Conclusion: 3D-printed titanium implants demonstrated excellent clinical efficacy and safety in mandibular reconstruction, offering significant functional and aesthetic benefits. The technology holds promise for personalized care in maxillofacial surgery, though long-term studies are needed to confirm these findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».