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Enregistrement W2752596447 · doi:10.1111/cid.12538

A retro‐prospective effectiveness study on 3448 implant operations at one referral clinic: A multifactorial analysis. Part II: Clinical factors associated to peri‐implantitis surgery and late implant failures

2017· article· en· W2752596447 sur OpenAlexvenueno aff
Torsten Jemt

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeistlich Pharma
Mots-clésMedicinePeri-implantitisImplantDentistryImplant failureProspective cohort studyHazard ratioSurgeryInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little knowledge is available on implant treatment in large effectiveness studies in routine practice. PURPOSE: To report retro-prospective data on prevalence of peri-implantitis surgery and late implant failures in a large number of routine patients at 1 referral clinic. MATERIALS AND METHODS: Altogether 9582 implants with an anodized surface (Nobel Biocare AB) were consecutively placed between 2003 and 2011 and followed-up to end of 2015. All peri-implantitis operations and late implant failures were consecutively identified. A logistic multivariate data analysis was performed to identify association between the complications and different clinical factors. Furthermore, data on prevalence on risk for inflammation and bone loss at implants ("peri-implantitis") and surgery related to peri-implantitis was collected for another reference group of about 10 000 implant patients during 3 consecutive years (2013-2015). RESULTS: Cumulative survival rates for implant operations without peri-implantitis surgery or implant failures were calculated to 96.4% (95% CI: 97.3-95.4) and 95.0% (95% CI: 96.0-94.1) after 10 years, respectively. Risk for "peri-implantitis surgery" showed a significant association (P < .05) to number of placed implants (hazard ratio [HR] 1.40; 95% CI: 1.24-1.59). Three factors showed significant association to risk for "late implant failures," where "treatment in lower jaw" had the highest risk; HR 2.03. "Overall implant failures" were associated to 4 significant factors where "surgeon" (HR 2.50) showed highest impact on risk. "Numbers of implants" and "bone resorption" at surgery were the 2 significant factors that were consistent for all the time periods of failures during follow-up (early/late/total). On an average 7.4% of examined patients in the reference group were denoted with highest risk group ("peri-implantitis") of which on an average 12.7% of these patients had surgery related to peri-implantitis. CONCLUSIONS: "The dentist" involved in the surgical and prosthetic rehabilitation of the implant patients, "number of implants" and degree of "bone resorption" seem to have most impact on overall implant complications and failures in the present patient group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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