Comparison of marginal bone loss and implant success between axial and tilted implants in maxillary All‐on‐4 treatment concept rehabilitations after 5 years of follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is need for more scientific and clinical information on longer-term outcomes of tilted implants compared to implants inserted in an axial position. PURPOSE: Comparison of marginal bone loss and implant success after a 5-year follow-up between axial and tilted implants inserted for full-arch maxillary rehabilitation. MATERIAL AND METHODS: The retrospective clinical study included 891 patients with 3564 maxillary implants rehabilitated according to the All-on-4 treatment concept. The follow-up time was 5 years. Linear mixed-effect models were performed to analyze the influence of implant orientation (axial/tilted) on marginal bone loss and binary logistic regression to assess the effect of patient characteristics on occurrence of marginal bone loss >2.8 mm. Only those patients with measurements of at least one axial and one tilted implant available were analyzed. This resulted in a data set of 2379 implants (1201 axial, 1178 tilted) in 626 patients (=reduced data set). RESULTS: Axial and tilted implants showed comparable mean marginal bone losses of 1.14 ± 0.71 and 1.19 ± 0.82 mm, respectively. Mixed model analysis indicated that marginal bone loss levels at 5 years follow up was not significantly affected by the orientation (axial/tilted) of the implants in the maxillary bone. Smoking and female gender were associated with marginal bone loss >2.8 mm in a logistic regression analysis. Five-year implant success rates were 96%. The occurrence of implant failure showed to be statistically independent from orientation. CONCLUSIONS: Within the limitations of this study and considering a follow-up time of 5 years, it can be concluded that tilted implants behave similarly with regards to marginal bone loss and implant success in comparison to axial implants in full-arch rehabilitation of the maxilla. Longer-term outcomes (10 years +) are needed to verify this result.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».