不同冠材料对即刻种植单颗种植体即刻负载与常规负载的比较

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在 Ain Shams University 与 Assiut University 牙学院开展的平行组四臂随机对照试验,纳入八十名需单颗牙替换的患者

Ain Shams UniversityAin Shams University
clinicaltrials
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其他Partial EdentulismDental Implant
Immediate vs Conventional Loading With Different Crown Materials on Immediately Placed Single Implants

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

不同冠材料对即刻种植单颗种植体即刻负载与常规负载的比较

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在 Ain Shams University 与 Assiut University 牙学院开展的平行组四臂随机对照试验,纳入八十名需单颗牙替换的患者。研究比较即刻负载与常规负载在不同冠材料下对即刻种植单颗种植体的效果,涉及 CBCT 与口内扫描融合的修复导向规划、全导板手术、不翻瓣拔牙及 PowerBone 种植体植入,并以插入扭矩至少 35 Ncm 作为纳入手术标准。数据可用于种植负载时机与冠材料选择的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:部分牙列缺失、牙种植体、美学区需即刻种植的牙缺失。设计:在 Ain Shams University 与 Assiut University 牙学院开展的平行组、四臂随机对照试验。八十名需要单颗牙替换的患者。规划与手术:CBCT(Veraview X800)与口内扫描(Shining 3D Elite)在 exoplan 中融合以进行修复导向规划;全导板手术导板采用 DLP 打印。牙齿以不翻瓣方式拔除,PowerBone 种植体(Ti-6Al-4V,SLA 型表面,内连接)经导板植入。仅插入扭矩至少达到 35 Ncm 的种植体继续;否则使用更宽的种植体或排除患者。随机化:由不参与治疗的研究者保管的计算机生成列表;按顺序编号、不透明、密封的信封

【主题与分类】

主题标签:Partial Edentulism、Dental Implant。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07882095

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:部分牙列缺损、牙种植体、美学区需即刻种植的牙缺失。设计:在艾因夏姆斯大学和艾斯尤特大学牙学院开展的平行组、四臂随机对照试验。八十名需要单颗牙替换的患者。规划与手术:CBCT(Veraview X800)与口内扫描(Shining 3D Elite)在exoplan中融合,以进行以修复为导向的规划;全导板外科导板采用DLP打印。牙齿以不翻瓣方式拔除,并通过导板植入PowerBone种植体(Ti-6Al-4V,SLA型表面,内连接)。仅植入扭矩至少达到35 Ncm的种植体继续后续流程;否则使用更宽的种植体或将患者排除。随机化:由不参与治疗的研究者保管计算机生成的列表;按顺序编号、不透明、密封的信封仅在种植体植入后才打开。修复阶段:在I-III组中,于48小时内在咬合过低状态(无正中或非正中接触)下交付钛基台上的螺丝固位冠。3个月时,这些冠被替换为全咬合状态下的最终整体氧化锆冠。

IV组在3个月时接受覆盖螺丝和全咬合状态下的最终整体氧化锆冠。主要分析:I组与IV组在12个月边缘骨水平变化方面的非劣效性,界值为0.5 mm,采用双侧95% CI的上限。符合方案集分析为主要分析;同时报告意向性治疗分析。样本量:SD 0.5 mm,单侧α 0.025,把握度80%得出每组16例,为应对脱落增加至每组20例。次要分析(探索性):采用线性混合效应模型分析骨水平、ISQ/IST和OHIP-14随时间的变化;采用Kruskal-Wallis检验分析PES;采用Fisher精确检验分析生存率。未进行多重性校正。病例系列亚组:前10例连续入组的Elian I型牙槽窝I组参与者也将作为前瞻性概念验证病例系列报告,仅限于种植体周围临床参数、临床医生报告结局、工作流程指标和并发症;

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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