A Study on Variances in Multivariate Analyses of Oral Implant Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elaborate studies have shown that interdependency exists between implants being placed in the same patient/jaw. Therefore, interdependency ought to be an important aspect to address, whenever performing statistical analyses of oral implant outcomes. A Jackknife method could be an option when conducting statistical evaluations of oral implant failure prognoses. PURPOSE: The aim of this study was to evaluate whether a statistical difference can be detected by using the Jackknife method in conjunction with life table analyses and/or a log rank test of four different combinations of jaw density and quantity. MATERIALS AND METHODS: Four multicenter studies were pooled and adjusted in order to create a research database consisting of 486 patients and 1,737 implants in preparation for the Jackknife resampling method. Combinations of jaw shapes and bone qualities were constructed to select at-risk patients. STATISTICAL METHODS: Life tables with confidence intervals were calculated and a log rank test was used to determine whether a statistical difference between the combinations could be established. RESULTS: Both statistical analyses, after the Jackknife resampling method, showed that patients with poor bone quality and resorbed jaws (combination IV) had a statistically higher risk of implant failure. CONCLUSION: By rearranging data using the Jackknife method, standardized statistical tests seem to work well even when the study population tested was affected by interdependency.
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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 | 0,128 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».