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Enregistrement W2539364912 · doi:10.1111/cid.12455

Proton Pump Inhibitors and the Risk of Osseointegrated Dental Implant Failure: A Cohort Study

2016· article· en· W2539364912 sur OpenAlexafffundvenueabout
Xixi Wu, Khadijeh Al‐Abedalla, Samer Abi‐Nader, Nach G. Daniel, Belinda Nicolau, Faleh Tamimi

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensUniversité de MonctonMoncton HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChina Scholarship Council
Mots-clésOsseointegrationMedicineImplant failureDentistryDental implantImplantRetrospective cohort studyHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelConfoundingCohortCohort studySurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proton pump inhibitors (PPIs) have a negative impact on bone accrual. Because osseointegration is influenced by bone metabolism, this study investigates the association between PPIs and the risk of osseointegrated implant failure. This retrospective cohort study included a total of 1,773 osseointegrated dental implants in 799 patients (133 implants in 58 PPIs users and 1,640 in 741 non-users) who were treated at the East Coast Oral Surgery Clinic in Moncton, Canada, from January 2007 to September 2015. Kaplan-Meier estimator was used to describe the hazard function of dental implant failure by PPIs usage. Multilevel mixed effects parametric survival analyses were used to test the association between PPIs exposure and risk of implant failure adjusting for potential confounders. The failure rates were 6.8% for people using PPIs compared to 3.2% for non-users. Subjects using PPIs had a higher risk of dental implant failure (HR = 2.73; 95% CI = 1.10-6.78) compared to those who did not use the drugs. The findings suggest that treatment with PPIs may be associated with an increased risk of osseointegrated dental implant failure.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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