Long‐Term Effect of Surface Roughness and Patients' Factors on Crestal Bone Loss at Dental Implants. A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Publications from 2011 to 2015 were selected to evaluate effect of implant surface roughness on long-term bone loss as surrogate for peri-implantitis risk. 87 out of 2,566 papers reported the mean bone loss after at least 5 years of function. Estimation of the proportion of implants with bone loss above 1, 2, and 3 mm as well as analysis the effect of implant surface roughness, smoking, and history of periodontitis was performed. By means of the provided statistical information of bone loss (mean and standard deviation) the prevalence of implants with bone loss ranging from 1 to 3 mm was estimated. The bone loss was used as a surrogate parameter for "peri-implantitis" given the fact that "peri-implantitis" prevalence was not reported in most studies or when reported, the diagnostic criteria were unclear or of dubious quality. The outcome of this review suggests that peri-implant bone loss around minimally rough implant systems was statistically significant less in comparison to the moderately rough and rough implant systems. No statistically significant difference was observed between moderately rough and rough implant systems. The studies that compared implants with comparable design and different surface roughness, showed less average peri-implant bone loss around the less rough surfaces in the meta-analysis. However, due to the heterogeneity of the papers and the multifactorial cause for bone loss, the impact of surface roughness alone seems rather limited and of minimal clinical importance. Irrespective of surface topography or implant brand, the average weighted implant survival rate was 97.3% after 5 years or more of loading. If considering 3 mm bone loss after at least 5 years to represent the presence of "peri-implantitis," less than 5% of the implants were affected. The meta-analysis indicated that periodontal history and smoking habits yielded more bone loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».