Prognostic factors associated with the success rates of posterior orthodontic miniscrew implants
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically review previous studies and to assess, via a subgroup meta-analysis, the combined odds ratio (OR) of prognostic factors affecting the success of miniscrew implants (MIs) inserted into the buccal posterior region. Methods: Three electronic searches that were limited to articles on clinical human studies using MIs that were published in English prior to March 2015 were conducted. The outcome measure was the success of MIs. Patient factors included age, sex, and jaw of insertion (maxilla vs. mandible), while the MI factors included length and diameter. A meta-analysis was performed on 17 individual studies. The quality of each study was assessed for non-randomized studies and quantified using the Newcastle-Ottawa Scale. The meta-analysis outcome was a combined OR. Subgroup and sensitivity analyses based on the study design, study quality, and sample size of miniscrews implanted were performed. Results: Significantly higher success rates were revealed for MIs inserted in the maxilla, for patients ≥ 20 years of age, and for long MIs (≥ 8 mm) and MIs with a large diameter (> 1.4 mm). All subgroups acquired homogeneity, and the combined OR of the prospective studies (OR, 3.67; 95% confidence interval [CI], 2.10−6.44) was significantly higher in the maxilla than that in the retrospective studies (OR, 2.10; 95% CI, 1.60−2.74). Conclusions: When a treatment plan is made, these risk factors, i.e. jaw of insertion, age, MI length, and MI diameter, should be taken into account, while sex is not critical to the success of MIs.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».