A critical review of diabetes, glycemic control, and dental implant therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically examine the evidence guiding the use of implant therapy relative to glycemic control for patients with diabetes and to consider the potential for both implant therapy to support diabetes management and hyperglycemia to compromise implant integration. MATERIAL AND METHODS: A systematic approach was used to identify and review clinical investigations directly assessing implant survival or failure for patients with diabetes. A MEDLINE (PubMED) database search identified potential articles for inclusion using the search strategy: (dental implants OR oral implants) AND (diabetes OR diabetic). Inclusion in this review required longitudinal assessments including at least 10 patients, with included articles assessed relative to documentation of glycemic status for patients. RESULTS: Although the initial search identified 129 publications, this was reduced to 16, for inclusion. Reported implant failure rates for diabetic patients ranged from 0% to 14.3%. The identification and reporting of glycemic control was insufficient or lacking in 13 of the 16 studies with 11 of these enrolling only patients deemed as having acceptable glycemic control, limiting interpretation of findings relative to glycemic control. Three of the 16 studies having interpretable information on glycemic control failed to demonstrate a significant relationship between glycemic control and implant failure, with failure rates ranging from 0% to 2.9%. CONCLUSIONS: Clinical evidence is lacking for the association of glycemic control with implant failure while support is emerging for implant therapy in diabetes patients with appropriate accommodations for delays in implant integration based on glycemic control. The role for implants to improve oral function in diabetes management and the effects of hyperglycemia on implant integration remain to be determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».