Early Implant Failures Related to Individual Surgeons: An Analysis Covering 11,074 Operations Performed during 28 Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Compared with knowledge on patient and implant component factors, little knowledge is available on surgeons' role in early implant failures. Purpose To report incidence of early implant failures related to total number of operations performed by individual surgeons. Materials and Methods Early implant failures (≤1 year of implant prosthesis function) were reported after a total of 11,074 implant operations at one specialist clinic during 28 years of surgery. Altogether, 8,808 individual patients were treated by 23 different dentists, of whom 21 surgeons were specialists in oral surgery or periodontology. Recorded failures were related to total numbers of performed operations per surgeon, followed by statistical comparisons (χ2) between surgeons with regard to type of treated jaw and implant surface. Results Altogether, 616 operations were recorded with early implant failures (5.6%), most often observed in edentulous upper jaws after placing implants with a turned surface (p < .05). Significant differences between surgeons, gender of surgeon, type of treated jaws by the surgeon, and implant surface used by the surgeon could be observed (p < .05). Conclusions Early implant failures are complex, multifactorial problems associated with many aspects in the surgical procedure. A stochastic variation of failures for individual surgeons could be observed over the years. Different levels of failure rate could be observed between the surgeons, occasionally reaching significant levels as a total or for different jaw situations (p < .05). The surgeons reduced their failure rates when using implants with moderately rough surfaces (p < .5), but the relationship of failure rate between the surgeons was maintained.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».