Tam Dişsiz Maksillanın Toronto Altyapı Tasarımına Sahip Hibrit Protez ile Rehabilitasyonuna Dijital ve Konvansiyonel Yaklaşım: Olgu Sunumu
Bibliographic record
Abstract
Amaç: İmplant tedavisi parsiyel veya tam dişsiz hastaların tedavisinde destek, stabilite ve retansiyon kayıplarını kompanse etmek amacıyla yapılmaktadır. İmplant üstü protetik restorasyonlarda hibrit protezler, dijital ve konvansiyonel tekniklerin yardımıyla farklı altyapı tasarımları tasarlanarak üretilebilmektedirler. Olgu sunumu: Tam dişsiz çeneye sahip bir hasta implant üstü protetik restorasyonunun yapılması amacıyla kliniğimize başvurmuştur. Alınan anamnezde hastanın ilk tedavisinin sabit implant üstü köprü restorasyonu ile yapıldığı fakat hastanın fonksiyon ve estetik bakımından memnun kalmadığı belirlenmiştir. Oral dokuların, kretlerin durumu ve implantların konumu değerlendirildiğinde hibrit protez endikasyonu konulmuştur. Hibrit protez ile rehabilite edilecek tam dişsiz arkın protetik altyapı ile üstyapı tasarımı konvansiyonel ve dijital sistemler kombine edilerek yapılmıştır. Hibrit protezin altyapı tasarımı dijital olarak özel yazılım aracılığı ile tasarlanarak prova materyalleri dijital olarak elde edilmiştir. Prova aşamalarında protezin final görüntüsü hakkında hastaya bilgilendirme yapıldıktan sonra daimi protez metal destekli porselen sisteminden oluşan implant üstü Toronto protez tasarımı ile tamamlanmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".