牙种植术中神经损伤防范

持续发展 指责游戏

先生,您最近提到的有趣病例1并非个例,但确实应始终考虑到诈病和人为性障碍的可能性。然而,我想恭敬地指出,此类教学内容在英国牙科学校中早已存在,我曾工作的布里斯托尔、爱丁堡、格拉斯哥和伦敦(现为伦敦国王学院、伦敦玛丽女王大学、伦敦大学学院)均向本科生和研究生提供相关内容,并且这些内容也可见于标准教材2。此外,全球大多数毕业生都意识到,追求持续发展/教育是他们自身的责任。

然而,遭受此类行为的不仅仅是患者。我记得有一名学生毕业后转到另一家医院,因放射学方面的失职而受到指责,但他却否认曾接受过这方面的教学。这名学生没有考虑到,我们不仅保留了放射学教学展板在公共区域展示一年的记录,还包括该主题的教学出勤情况以及他们在该主题必修期末考试中的成绩。当然,如今许多人仍处于“追责文化”之中。

C. Scully, London
1. Gayathri H, Madhan B. 病例报告:诈病与人为性障碍。 Br Dent J 2015; 218:610。在线发表于:2015年6月12日。
2. Scully C。Scully’s Medical problems in dentistry。第7版。 Elsevier,2014年。
DOI: 10.1038/sj.bdj.2015.603

实践中 牙槽神经损伤

先生,我们常规在下颌后部牙种植手术中使用骨膜上浸润麻醉(SIA)。SIA不仅能够为整个手术过程提供充分的麻醉效果,而且据建议,该技术比其他方法更安全下牙槽神经阻滞,因为它可以让患者在我们过于接近下牙槽神经时提醒我们。1

最近,我们计划为一名42岁患者的右侧下颌第一磨牙区域植入一颗种植体。经过临床检查后,我们拍摄了全景X线片,并计算了牙槽嵴骨顶部与下牙槽神经之间的距离。为此,我们使用了专为配合全景设备而设计的计算机软件。这种组合始终能提供非常精确的测量结果。由于骨量看起来也充足,因此我们无需采用更高级的影像学技术,例如计算机断层扫描(CT)。

在表面局部麻醉下,我们以常规方式植入了种植体。在切口、翻瓣、钻孔和种植体植入过程中,患者未表现出任何症状疼痛或不适。完成手术后,我们拍摄了第二张全景X光片以检查种植体的位置。在这张术后影像中,我们注意到种植体的尖端与下牙槽管接触。由于患者在手术过程中完全无不适感,我们认为影像可能仅仅是种植体与下牙槽神经的重叠影。我们让患者出院,并嘱咐她如果感到下唇有任何麻木或其他不适,应立即通知我们。
两天后,患者联系我们,表示她的下唇开始出现麻木感。我们邀请她前来就诊,并进行了锥形束CT检查。结果显视种植体“接触”到了管道(图1)。在表面局部麻醉下,再次移除了种植体,并在牙槽窝中植入了较短的种植体。术后愈合顺利。三周后,麻木感完全消失。

我们未开具任何针对神经损伤的药物,例如维生素B。

我们认为种植体或钻头只是“触碰”到了管道,导致局部骨内水肿,进而增加了对下牙槽神经的压力,从而引起感觉异常。否则,如果下牙槽管受到严重损伤,则不会出现如此快速的恢复。

我们得出结论,SIA可用于下颌磨牙区的种植体手术,以替代下牙槽神经阻滞。然而,这并不能充分预防下牙槽神经损伤。临床医生不应依赖SIA,而应充分关注实际骨高度。

K. Isik 和 A. Esen,土耳其
1. Heller A A, Shankland W E. 第二种在颏孔后方植入下颌牙种植体时替代下牙槽神经阻滞麻醉的方法。J Oral Implantol 2001;27:127–133。
DOI: 10.1038/sj.bdj.2015.604

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内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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