Is Bruxism a Risk Factor for Dental Implants? A Systematic Review of the Literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically review the literature on the role of bruxism as a risk factor for the different complications on dental implant-supported rehabilitations. MATERIAL AND METHODS: A systematic search in the National Library of Medicine's Medline Database was performed to identify all peer-reviewed papers in the English literature assessing the role of bruxism, as diagnosed with any other diagnostic approach (i.e., clinical assessment, questionnaires, interviews, polysomnography, and electromyography), as a risk factor for biological (i.e., implant failure, implant mobility, and marginal bone loss) or mechanical (i.e., complications or failures of either prefabricated components or laboratory-fabricated suprastructures) complications on dental implant-supported rehabilitations. The selected articles were reviewed according to a structured summary of the articles in relation to four main issues, viz., "P" - patients/problem/population, "I" - intervention, "C" - comparison, and "O" - outcome. RESULTS: A total of 21 papers were included in the review and split into those assessing biological complications (n = 14) and those reporting mechanical complications (n = 7). In general, the specificity of the literature for bruxism diagnosis and for the study of the bruxism's effects on dental implants was low. From a biological viewpoint, bruxism was not related with implant failures in six papers, while results from the remaining eight studies did not allow drawing conclusions. As for mechanical complications, four of the seven studies yielded a positive relationship with bruxism. CONCLUSIONS: Bruxism is unlikely to be a risk factor for biological complications around dental implants, while there are some suggestions that it may be a risk factor for mechanical complications.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle