What is the impact of bisphosphonate therapy upon dental implant survival? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A systematic review and meta-analysis are carried out to assess the scientific evidence that bisphosphonate therapy can decrease the success rate of dental implants. MATERIAL AND METHODS: The PubMed (Medline) database was used to search for articles published up until February 22, 2014. The meta-analysis was conducted based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA). The Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to assess study quality. RESULTS: The combinations of search terms resulted in a list of 256 titles. Fourteen finally met the inclusion criteria and were thus selected for inclusion in the systematic review. Eight studies (six retrospective and two prospective) were included in the meta-analysis, with a total of 1288 patients (386 cases and 902 controls) and 4562 dental implants (1090 dental implants in cases and 3472 in controls). The summary odds ratio (OR = 1.43, P = 0.156) indicates that there is not enough evidence that bisphosphonates have a negative impact upon implant survival. According to the number need to harm (NNH), over 500 dental implants are required in patients receiving bisphosphonate treatment to produce a single implant failure. CONCLUSION: Our results show that dental implant placement in patients receiving bisphosphonates does not reduce the dental implant success rate. On the other hand, such patients are not without complications, and risk evaluation therefore must be established on an individualized basis, as one of the most serious though infrequent complications of bisphosphonate therapy is bisphosphonate-related osteonecrosis of the jaws. Given the few studies included in our meta-analysis, further prospective studies involving larger sample sizes and longer durations of follow-up are required to confirm the results obtained.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».