Osteointegrazione e ricostruzione ossea in pazienti affetti da Displasia Ectodermica

Lo scopo \ue8 verificare se \ue8 possibile ottenere un\u2019ottima ricostruzione ossea attraverso gli impianti osseointegrati, innesti ossei e rigenerazione ossea guidata mediante membrane anche in pazienti affetti da Displasia Ectodermica. Sono stati considerati due gruppi di 53 pazienti con le stesse caratteristiche dentofacciali e ossee anatomiche. Soprattutto i pazienti presentavano una cresta alveolare a forma di lama di coltello nella zona edentula, con riassorbimento osseo sia verticale che orizzontale. Nel gruppo di studio sono stati considerati 13 pazienti, ai quali sono stati inseriti 66 impianti con innesti ossei e membrane. Nel gruppo di controllo composto da 20 pazienti, sono stati inseriti 120 impianti con le stesse tecniche rigenerative. La percentuale di osteointegrazione risulta simile nei due gruppi, (91% e 95,8%) evidenziando una differenza statisticamente non significativa (\u3c72=1.86, p=0.1731). Nonostante i difetti anatomici ossei gli impianti osteointegrati possono essere usati con successo in pazienti affetti da Displasia Ectodermica

Using Production to Assess Learning: An ILE That Fosters Self-Regulated Learning

International audienceCurrent systems aiming at engaging students in Self-Regulated Learning processes are often prompt-based and domain-dependent. Such metacognitive prompts are either difficult to interpret for novices or ignored by experts. Although domain-dependence per se cannot be considered as a drawback, it is often due to a rigid structure which prevents from moving to another domain. We detail here a system that addresses these limitations. This two-loop system provides texts to be learned through summarization. The first loop is called Reading, in which the student formulates a query and is provided with texts related to this query. Then the student judges whether each text presented could be summarized. The second loop is called Writing, in which the student writes out a summary of the texts, then gets an assessment from the system. In order to automatically perform various comprehension-centered tasks (i.e., texts that match queries, assessment of summaries), our system uses LSA (Latent Semantic Analysis), a tool devised for the semantic comparison of texts