Efficacy of maxillary tuberosity connective tissue grafts in periodontal and peri-implant soft tissue procedures: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this systematic review was to assess the efficacy of maxillary tuberosity connective tissue grafts (MT-CTGs) in periodontal plastic surgeries at tooth and implant sites. An electronic search of literature in OVID, Embase, Cochrane and Scopus databases and a manual search up to August 2022 were performed to identify clinical studies at all levels of evidence with a minimum 3 month follow-up. Out of 880 potential publications, 10 studies were included, which included randomized controlled trials (RCTs), cohort studies and case reports. Due to study heterogeneity, a meta-analysis was not performed. Risk of bias was assessed with the Cochrane Risk of Bias 2 tool, the Newcastle-Ottawa Scale and the JBI Critical Appraisal checklist. MT- CTGs were more commonly utilized for peri-implant soft tissue augmentation, with keratinized mucosa thickness gain of 3-4 mm. Favourable gingival recession and mucosal dehiscence coverage outcomes, and satisfactory aesthetic ratings were reported though untoward hyperplastic tissue reactions at treated sites have also been documented. The limited evidence suggests MT-CTGs to be a sound soft tissue graft choice which may perform as well as lateral palate CTGs in periodontal soft tissue surgeries. Their true effect is yet to be determined with more well-designed long-term RCTs.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».