Predictors of tooth loss during long‐term periodontal maintenance: a systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically assess the factors influencing tooth loss during long-term periodontal maintenance (PM). METHODS: CENTRAL, MEDLINE and EMBASE were searched up to and including September 2009. Studies limited to patients with periodontitis who underwent periodontal therapy and followed a maintenance care programme for the at least 5 years were eligible for inclusion in this review. Studies were considered for inclusion if they reported data on tooth loss during PM. RESULTS: The search strategy identified 527 potentially eligible articles, of which 13 retrospective case series were included in this review. The risk of bias assessment evaluated by the Newcastle-Ottawa scale showed that eight studies were considered of medium methodological quality and five of low methodological quality. Of 41,404 teeth present after active periodontal treatment, 3919 were lost during PM. The percentages of tooth loss due to periodontal reasons and of patients who did not experience tooth loss varied from 1.5% to 9.8% and 36.0% to 88.5%. Studies' individual outcomes showed that different patient-related factors (i.e. age and smoking) and tooth-related factors (tooth type and location, and the initial tooth prognosis) were associated with tooth loss during PM. CONCLUSIONS: The considerable heterogeneity found among studies did not allow definitive conclusions. Age, smoking and initial tooth prognosis were found to be associated with tooth loss during PM. Overall, patients must be instructed to follow periodic PM and quit smoking (smokers). Prospective cohort studies are required to confirm the possible predictors of tooth loss due to periodontal reasons. The allocation of patients into subgroups according to the type of periodontitis and smoking frequency will allow more accurate evaluations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».