Método para la evaluación de la radioterapia y quimioterapia como factor en el fracaso de implantes dentales

Autores/as

  • Lourdes Elizabeth Menéndez Oña Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Quevedo
  • José Israel Castillo González Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Quevedo
  • Andrea Katherine Miranda Anchundia Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Quevedo

Palabras clave:

Método para la recomendación, números neutrosóficos, Implante Dentario, Fracaso, Osteointegración, Factores Sistémico, Quimioterapia, Radioterapia

Resumen

La implantología es un método moderno de rehabilitación oral para pacientes edéntulos totales o parciales. Para que este método se desarrolle adecuadamente es necesario que el implante se osteintegre al tejido óseo receptor, ya que la integración ósea es la clave del éxito clínico quirúrgico que, posteriormente, será completado después del término de la fase protética. Muchos son los factores de riesgo en el fracaso del implante dental a ser considerados en la práctica de los cuales vamos a mencionar desde el punto de vista oncológico. El grado de cumplimiento de un indicador de implante dental se expresa mediante una relación directa del desempeño de neutralidad representando un dominio de valores neutrosóficos para modelar la incertidumbre. La implementación de técnicas de Soft Computing ha sido utilizada para representar la incertidumbre en procesos de toma de decisiones de esta naturaleza. La presente investigación describe una solución a la problemática planteada mediante el desarrollo de un método para la evaluación de la radioterapia y quimioterapia como factor en el fracaso de implantes dentales. Como resultado se pudo constatar que los factores sistémicos, condición del lugar a insertar el implante dental, hábitos y condiciones quirúrgicas influencian de forma significativa en el fracaso clínico de los implantes dentales.

Publicado

2022-12-01

Cómo citar

Método para la evaluación de la radioterapia y quimioterapia como factor en el fracaso de implantes dentales. (2022). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 24, 125-134. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/278