A Retrospective Analysis of the Effectiveness of the Longevity Protocol for Assessing the Risk of Implant Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A new, computerized diagnostic tool, called the Longevity Protocol, was recently developed to predict implant failure. The present retrospective analysis was undertaken to assess the prognostic validity of this protocol. MATERIALS AND METHODS: A selected group of patients who had been treated with implants over the past 10 years at six dental clinics and experienced implant failure were included in the analysis. Another group of patients with similar characteristics, not experiencing implant failure, was used as control. In April of 2015, data about each of the patients was entered into the Longevity Protocol database. For each patient, the risk assessment produced by the protocol was compared to whether the implants eventually failed. The implant failure predictions and actual implant failures were compared. RESULTS: The Longevity Protocol analyzed the possible failure of 595 implants placed in 221 patients (323 implants placed in 138 patients classified as low risk, 180 implants placed in 55 patients classified as moderate risk, and 92 implants placed in 28 patients classified as high risk). The actual percentage of implant failure in the three groups was 10%, 15%, and 22%, respectively. The differences between the groups were statistically significant. The sensitivity and specificity of the Longevity Protocol was 84.9% and 11.90% in the high/moderate risk group and 47.17% and 32.74% in the low risk group, respectively. CONCLUSIONS: Statistically significant results were obtained. The Longevity Protocol reliably identified patients who risked implant failure. The protocol appears to be an important tool for prognosis assessment.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».