Tratamento de agenesia dentária com implantes dentários em pacientes jovens: uma revisão de literatura
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar a eficácia dos implantes dentários no tratamento da agenesia dentária em pacientes jovens, considerando fatores como idade, crescimento ósseo e abordagem multidisciplinar. Material e Métodos: Revisão da literatura científica publicada entre 1971 e 2024, utilizando as bases de dados PubMed, Scopus e Web of Science. Foram incluídos estudos retrospectivos, prospectivos, revisões sistemáticas e relatos de caso. Os critérios de inclusão envolveram pesquisas com avaliação de implantes dentários em pacientes jovens (< 21 anos) com agenesia dentária. Estudos com amostras exclusivamente adultas ou sem avaliação de desfechos clínicos foram excluídos. A qualidade dos estudos foi avaliada por meio da Newcastle-Ottawa Scale (para estudos observacionais) e da Cochrane Risk of Bias Tool (para ensaios clínicos randomizados). Resultados: A análise incluiu 15 estudos, sendo 7 retrospectivos, 4 prospectivos, 3 relatos de caso e 1 revisão sistemática. As taxas de sucesso variaram entre 75% e 92%, dependendo do tipo de agenesia e do planejamento cirúrgico. O crescimento ósseo foi um fator determinante para o sucesso do implante, com estudos indicando que a colocação precoce pode resultar em anquilose e comprometimento estético. Pacientes com displasia ectodérmica hipohidrótica mostraram bons resultados com implantes, mas exigiram abordagens personalizadas. Conclusão: Os implantes dentários são uma opção viável para pacientes jovens com agenesia dentária, desde que o crescimento ósseo seja cuidadosamente avaliado. O planejamento multidisciplinar e o uso de protocolos individualizados são essenciais para o sucesso do tratamento. Palavras-chave: Anodontia, Implantes dentários, Crescimento ósseo, Adolescentes.
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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 | 0.011 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".