Standardizing the evaluation criteria on treatment outcomes of mandibular implant overdentures: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this review was to analyze the evaluation criteria on mandibular implant overdentures through a systematic review and suggest standardized evaluation criteria. MATERIALS AND METHODS: A systematic literature search was conducted by PubMed search strategy and hand-searching of relevant journals from included studies considering inclusion and exclusion criteria. Randomized clinical trials (RCT) and clinical trial studies comparing attachment systems on mandibular implant overdentures until December, 2011 were selected. Twenty nine studies were finally selected and the data about evaluation methods were collected. RESULTS: Evaluation criteria could be classified into 4 groups (implant survival, peri-implant tissue evaluation, prosthetic evaluation, and patient satisfaction). Among 29 studies, 21 studies presented implant survival rate, while any studies reporting implant failure did not present cumulative implant survival rate. Seventeen studies evaluating peri-implant tissue status presented following items as evaluation criteria; marginal bone level (14), plaque Index (13), probing depth (8), bleeding index (8), attachment gingiva level (8), gingival index (6), amount of keratinized gingiva (1). Eighteen studies evaluating prosthetic maintenance and complication also presented following items as evaluation criteria; loose matrix (17), female detachment (15), denture fracture (15), denture relining (14), abutment fracture (14), abutment screw loosening (11), and occlusal adjustment (9). Atypical questionnaire (9), Visual analog scales (VAS) (4), and Oral Health Impact Profile (OHIP) (1) were used as the format of criteria to evaluate patients satisfaction in 14 studies. CONCLUSION: For evaluation of implant overdenture, it is necessary to include cumulative survival rate for implant evaluation. It is suggested that peri-implant tissue evaluation criteria include marginal bone level, plaque index, bleeding index, probing depth, and attached gingiva level. It is also suggested that prosthetic evaluation criteria include loose matrix, female detachment, denture fracture, denture relining, abutment fracture, abutment screw loosening, and occlusal adjustment. Finally standardized criteria like OHIP-EDENT or VAS are required for patient satisfaction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».