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Enregistrement W2315604032 · doi:10.1902/jop.2016.150512

Usage of Bone Replacement Grafts in Periodontics and Oral Implantology and Their Current Levels of Clinical Evidence — A Systematic Assessment

2016· review· en· W2315604032 sur OpenAlexaff
Daliah Salem, Zuhair S. Natto, Satheesh Elangovan, Nadeem Y. Karimbux

Notice bibliographique

RevueJournal of Periodontology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriodontologyMedicineDentistryMEDLINEPeriodontitisCochrane LibraryMeta-analysisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this review is to evaluate the levels of clinical evidence for bone replacement grafts available in the United States for periodontics and oral implantology purposes. METHODS: A search was performed using PubMed, the Cochrane Library, and Google Scholar for articles relating to the use of bone replacement grafts in implant and/or periodontics by two independent reviewers. Articles unrelated to the topic, not involving patients, not including abstracts, or in languages other than English were excluded. Selected articles were graded according to "levels of evidence" based on guidelines originally introduced by Wright et al. (2003). RESULTS: There was limited published peer-reviewed clinical literature available regarding US commercially available bone replacement grafts in periodontics and oral implantology. Of 144 bone replacement grafts available in the United States according to Avila-Ortiz et al. (2013), only 52 met the inclusion criteria. The majority of materials used were allografts (26 of 93 available in the United States), followed by alloplasts (15 of 30) and xenografts (11 of 21). CONCLUSION: Dental providers should be aware of the limited evidence that qualified for a strong rating supporting the clinical efficacy of these materials for periodontics and oral implantology purposes using the inclusion criteria selected in this study.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,289 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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