Scientific Interests of 21st Century Clinical Oral Implant Research: Topical Trend Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Discrimination between ongoing and solved research questions may help to distinguish established dogmas from evidence-based implant dentistry. PURPOSE: The purpose of this study was to investigate topics of interest in the field of oral implant science and evolving thematic trends in clinical studies during the last decade. MATERIALS AND METHODS: Electronic and manual searches of English literature were performed to identify clinical studies on oral implants. Out of 15,695 publications screened, 2,875 clinical investigations were included. RESULTS: Among the most prevalent topics were immediate loading (14.3%), bone substitutes (11.6%), lateral sinus grafting (10.7%), implant overdentures (10.5%), single-tooth implant crowns (8.8%), cross-arch implant bridges (8.0%), immediate implant placement (7.5%), implant surfaces (7.0%), simultaneous implant placement and augmentation (6.4%) as well as guided bone regeneration (5.3%). Significant increase of scientific interest was seen in immediate loading (+6.3%, p < .001), platform switching (+2.9%, p < 0.001), lateral sinus grafting (+2.3%, p = .024), flapless implant surgery (+2.2%, p < 0.001), and guided implant surgery (+1.9%, p = .011), while research on implant overdentures (-6.6%, p = .033) and tooth-to-implant connection (-2.5%, p = .010) was on the decline. CONCLUSIONS: Literature coverage, since the beginning of the 21st century, has seen greater focus on surgical topics compared to prosthodontic issues (p = .005) while only few topics experienced decrease of interest indicating scientific consensus.
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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 | 0,021 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».