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Enregistrement W2121792476 · doi:10.1093/ejo/cjt049

Determinants for success rates of temporary anchorage devices in orthodontics: a meta-analysis (n > 50)

2013· review· en· W2121792476 sur OpenAlexaff
Domenico Dalessandri, Stefano Salgarello, Michela Dalessandri, Elena Caterina Lazzaroni, Maria Grazia Piancino, Corrado Paganelli, Carlo Maiorana, Franco Santoro

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Orthodontics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryScopusImplantOrthodonticsMEDLINEMeta-analysisImplant failureSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The aim of this study was to review the literature and evaluate the failure rates and factors that affect the stability and success of temporary anchorage devices (TADs) used as orthodontic anchorage. METHODS: Data were collected from electronic databases: MEDLINE database, Scopus, and Web of Knowledge. Four combinations of term were used as keywords: screw orthodontic failure, screw orthodontic success, implant orthodontic failure, and implant orthodontic success. The following selection criteria were used to select appropriate articles: articles on implants and screws used as orthodontic anchorage, data only from human subjects, studies published in English, studies with more than 50 implants/screws, and both prospective and retrospective clinical studies. RESULTS: The search provided 209 abstracts about TADs used as anchorage. After reading and applying the selection criteria, 26 articles were included in the study. The data obtained were divided into two topics: which factors affected TAD success and to what degree and in how many articles they were quoted. Clinical factors were divided into three main groups: patient-related, implant-related, and management-related factors. CONCLUSIONS: Although all articles included in this meta-analysis reported success rates of greater than 80 per cent, the factors determining success rates were inconsistent between the studies analysed and this made conclusions difficult.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,011
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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