Survival and Chipping of Zirconia‐Based and Metal–Ceramic Implant‐Supported Single Crowns
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this retrospective study was to compare the incidence of chipping of implant-supported, all-ceramic, and metal-ceramic single crowns. MATERIAL AND METHODS: One hundred fifty-three patients (51.7% male, mean age 55.0 years) received 232 cemented implant-supported single crowns. One hundred and seventy-nine crowns had a metal framework (gold alloy) and 53 crowns were all-ceramic (zirconia framework and glass-ceramic veneer material). Age, gender, kind of cementation, and location of the restorations were assessed as possible factors affecting chipping. RESULTS: During the observation period of up to 5.8 years (mean 2.1 years; standard deviation 1.4), a total of 13 (24.5%) all-ceramic and 17 (9.5%) metal-ceramic crowns suffered from chipping, a difference that was statistically significant. A total of ten single crowns had to be remade resulting in survival of 86.8% (all-ceramic) and 98.3% (metal-ceramic). The other possible factors did not have a significant effect on the chipping. CONCLUSION: Chipping was found to be more frequent for all-ceramic implant-supported single crowns. If the reasons for the vulnerability of all-ceramic crowns remain unknown, implants with all-ceramic single crowns should generally be recommended with care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».