Efficacy of Flapless Technique for Crown Lengthening Surgery in the Aesthetic Zone: A Systematic Literature Review
Bibliographic record
Abstract
Problemos aktualumas ir darbo tikslas. Šypsenos estetika yra labai svarbi šiuolaikinėje odontologijoje. Dantenų kontūras yra vienas iš esminių faktorių, lemiančių estetišką šypsenos vaizdą. Per didelis dantenų matomumas, arba kitaip danteninė šypsena (DS), yra vienas dažniausiai estetiniais tikslais koreguojamų dantenų defektų. DS korekcijai atliekama vainiko prailginimo operacija (VPO), kurios metu atliekama pačių dantenų ir, jei reikalinga, kaulo plastika. Tokia operacija gali būti atlikta dviem būdais: atkeliant pilno storio dantenų lopą (ADL) arba minimaliai invazyviai (MI). Šio darbo tikslas – palyginti šių dviejų metodų efektyvumą pagal klinikinius rodiklius. Medžiaga ir metodai. Sisteminės literatūros apžvalgos protokolas suformuotas pagal PRISMA reikalavimus. Mokslinių straipsnių paieška, pagal raktažodžius ir jų kombinacijas, vykdyta elektroninėse duomenų bazėse: „PubMed“ (U.S. National Library of Medicine), „EBSCOhost Research Databases“ ir „SpringerLink“ (Springer Nature). Atrinkti pilno teksto straipsniai anglų kalba, neapribojus paieškos laikotarpio; į analizę įtraukti tik kontroliuojami atsitiktinių imčių tyrimai. Tyrimų kokybė ir šališkumas įvertinti remiantis Newcastle–Ottawa skale ir Cochrane RoB2 įrankiu. Rezultatai. Į literatūros apžvalgą įtraukti 6 straipsniai, atitikę iškeltus įtraukimo kriterijus. Viso tyrimuose dalyvavo 134 pacientai (amžiaus vidurkis ± SP nuo 23,1 ± 2,9 iki 40,17 ± 11,42 metų), kuriems dantų vainiko prailginimas buvo atliktas taikant MI arba ADL metodą. Praėjus 3 mėn. po gydymo reikšmingo (p < 0,05) zondavimo gylio ir klinikinio prisitvirtinimo lygio pokyčio tarp grupių nenustatyta, tačiau MI grupėje stebėtas statistiškai reikšmingai (p < 0,05) mažesnis kraujavimo po zondavimo vidurkis. Išvados. MI metodo taikymas efektyvumu reikšmingai nesiskiria nuo įprasto klinikinėje praktikoje taikomo ADL, tačiau sąlygoja mažesnį pooperacinį audinių uždegiminį atsaką, kuris pasireiškia statistiškai reikšmingai mažesniu kraujavimu po zondavimo. Dėl šios priežasties MI metodas gali būti laikomas palankesniu pasirinkimu estetinėje chirurgijoje.
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 | 0.006 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".