A Comparison of the Success of Root Resected Molars and Molar Position Implants in Function in a Private Practice: Results of up to 15‐Plus Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When faced with a furcated molar, today's clinician must decide between a number of treatment options, including root resection, tooth removal, and implant placement. This paper assesses the results in one private clinical practice of root resection and subsequent restoration or molar implant placement and subsequent restoration. Clinical considerations in treatment selection are discussed. METHODS: A retrospective analysis of treated patients was carried out by examining active and inactive patient charts. When patients had discontinued therapy, every effort was made to determine the reason for leaving the private practice, so as to assess the impact of previously undocumented treatment failure on the statistics in question. RESULTS: A total 701 root resected molars and 1,472 molar implants were evaluated after > or = 15 and 13 years in function, respectively. Resection of the distal root of a mandibular molar demonstrated the lowest success rate (75%). All other success rates for various root resected molars in function ranged from 95.2% to 100%. Lone standing implants in second molar positions demonstrated the lowest success rate (85%). All other implant use in molar positions demonstrated a success rate ranging from 97.0% to 98.6%. Root resected molars and molar implants demonstrated the highest degree of failure when they were lone standing terminal abutments. Seven out of 23 (30.4%) root resected molar failures, and 17 of 45 (37.8%) of the molar implant failures were associated with untreated parafunction. Cumulative success rates were 96.8% for root resected molars and 97.0% for molar implants. Success and failure are discussed by tooth and/or implant position, and resected root, where applicable. Possible ramifications of these findings upon treatment planning are also reviewed. CONCLUSIONS: Both molar root resection and appropriate restoration and molar implant placement and restoration demonstrated a high degree of success in function. However, this success rate is markedly affected when either the root resected molar or molar implant is a lone standing terminal abutment. Care must be taken to choose the appropriate treatment modality for a given patient scenario.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».