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Enregistrement W7117147585 · doi:10.1093/jscr/rjaf1013

The ‘Sandwich dressing technique’ for management of the palate following soft tissue augmentation procedures: a case series

2025· article· en· W7117147585 sur OpenAlexaff
Matthew K Morris, Aditya B Patel, Chris R Cameron, Anjali Y. Bhagirath

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft tissueHemostasisSoft palateConnective tissuePatient satisfactionCosmetic Techniques

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient comfort after soft tissue augmentation procedures (STAP), most commonly free gingival grafts (FGGs) and connective tissue grafts (CTGs), is largely determined by morbidity at the palatal donor site. Pain, bleeding, and swelling at this site are the most frequently reported causes of dissatisfaction and may limit willingness to undergo future STAP. There is a need for simple, reproducible methods that improve donor-site comfort without adding operative complexity or cost. The 'sandwich dressing technique' is a straightforward, reproducible palatal donor-site dressing technique designed to enhance hemostasis and comfort following STAP. Across the series, the sandwich dressing technique was feasible to implement, required no additional specialized materials, and added minimal chairside time. Patients reported acceptable comfort and manageable postoperative symptoms, with no unexpected adverse events or dressing-related complications. Within this case series, the sandwich dressing technique is a practical, easily adopted approach for palatal donor-site management after STAP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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