Utilização de enxerto em bloco de origem alógena congelado em setor atrófico anterior de maxila: relato de caso
Bibliographic record
Abstract
As perdas dentárias na região anterior da maxila constituem um grande desafio nas reabilitações implantossuportadas. Quando fatores locais adversos inviabilizam a implantação imediata, a atrofia óssea acontece de forma fisiológica, progressiva e irreversível, uma vez que a manutenção do arcabouço de tecidos duros e moles são dependentes da presença do elemento dental. Para o restabelecimento estético funcional destas áreas edêntulas atróficas, é necessária uma regeneração óssea guiada prévia para um prognóstico reabilitador mais assertivo e duradouro por meio de utilização de implantes osseointegrados. Atualmente temos descritos na literatura diversos substitutos ósseos classificados quanto à sua origem, contudo, o osso autógeno é consagrado como “padrão ouro”, pelas propriedades osteogênicas, porém existem certas limitações relacionadas a pouca disponibilidade de áreas doadoras e principalmente devido à necessidade de duas áreas cirúrgicas impactando diretamente em uma maior morbidade. Uma alternativa para resolução desta problemática seria a utilização de biomateriais de origem alógena provenientes de bancos de tecidos, sendo estes biocompatíveis, apresentando baixa imunogenicidade além de grande disponibilidade, assim como, baixo custo. Diante do exposto, o objetivo deste estudo de relato de caso, foi descrever os resultados da reabilitação implantossuportada em setor anterior de maxila atrófica, obtidos através da regeneração óssea guiada prévia com enxertos alógenos congelados e com acompanhamento clínico e tomográfico de 6 meses.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".