MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7135002069

Autologous soft tissue graft and its repercussions in reducing peri-implant complications: systematic review

2025· dissertation· pt· W7135002069 sur OpenAlexaboutno aff
Wacil Youcef

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2025
Typedissertation
Languept
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft tissueBone transplantationTransplantationBone healing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A estabilidade a longo prazo dos implantes dentários depende não só de fatores ósseos, mas também da qualidade dos tecidos moles peri-implantares. Esta revisão sistemática tem como objetivo avaliar o impacto dos enxertos autólogos de tecido mole na redução das complicações peri-implantares. Foi realizada uma pesquisa bibliográfica nas bases de dados PubMed, Scopus e Cochrane, tendo como estratégia o PRISMA 2020. Foram selecionados onze estudos com base nos fatores de inclusão previamente determinados (pacientes humanos, transplante autólogo, estado geral de saúde estável, acompanhamento pós-operatório). Os principais resultados foram resumidos e o risco de viés foi avaliado utilizando ferramentas apropriadas (RoB 2, Newcastle-Ottawa), todas explicadas e redigidas em forma de tabela. Os resultados confirmam que os enxertos de tecido conjuntivo (CTG) e os enxertos gengivais livres (FGG) aumentam significativamente a largura da mucosa queratinizada, melhoram a estabilidade do contorno gengival e reduzem os sinais de inflamação, como a mucosite e a peri implantite. A presença de tecido queratinizado também melhora a higiene oral, a estética e a estabilidade do osso marginal. Em conclusão, o objetivo desta tese é demostrar o impacto do enxerto autólogo de tecidos moles na redução das complicações peri implantares. No entanto, a sua indicação deve ser personalizada de acordo com o biótipo do paciente, a área tratada e os requisitos estéticos do paciente.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT)→Même sujetDental Implant Techniques and Outcomes→Travaux en français237 207→