Incidence of First Implant Failure: A Retroprospective Study of 27 Years of Implant Operations at One Specialist Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even though there are many studies available reporting on implant failures, there are few studies that follow implant failures over time in large populations. PURPOSE: The purpose of this article is to present an overview of the annual incidence of reported implant failures for patients and operations over a 28-year period. MATERIALS AND METHODS: A total of 8,528 patients were consecutively provided with 39,077 implants in 10,719 implant operations during a 27-year period (1986-2012) at one specialist clinic. All patients with reported failures of implants during a 28-year routine follow-up period (1986-2013) were included, and data from the patients' files were retrieved and reported. RESULTS: Altogether, 857 patients (882 jaws/operations) were identified with one or more failures (10.0% of patients/8.5% of operations). Mean annual incidence of first failure showed obvious variations between years, even between seemingly clinically similar situations. However, incidence of first implant failure was higher for upper than lower jaws (p < .05), within 1 year of surgery (69%) than after 1 year (p < .05), and for implants with a turned surface compared with implants with a moderately rough surface (p < .05). CONCLUSIONS: With regard to annual failure incidence in relation to total number of operations over time, obvious variations in failure rate can be observed between seemingly similar clinical situations, as well as significant differences in incidence of first implant failure between the first year after surgery and later time points, between upper and lower jaws using implants with turned surfaces, and between operations to install implants with turned surfaces and those to install implants with moderately rough surfaces.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».