A retrospective study on clinical and radiological outcomes of oral implants in patients followed up for a minimum of 20 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Very long-term follow-up of oral implants is seldom reported in the literature. PURPOSE: To assess oral implant failure rates and marginal bone loss (MBL) of patients followed up for a minimum of 20 years. MATERIALS AND METHODS: Implants placed in patients followed up for 20+ years were included. Descriptive statistics, survival analyses, generalized estimating equations were performed. Three-hundred implants were randomly selected for MBL. RESULTS: 1,045 implants (227 patients) were included. Implant location, irradiation, and bruxism affected the implant survival rate. Thirty-five percent of the failures occurred within the first year after implantation, and another 26.8% in the second/third year. There was a cumulative survival rate of 87.8% after 36 years of follow-up. In the last radiological follow up, 35 implants (11.7%) had bone gain, and 35 implants (11.7%) presented at least 3 mm of MBL. Twenty-six out of 86 failed implants with available radiograms presented severe MBL in the last radiological register before implant failure. CONCLUSIONS: Most of the implant failures occurred at the first few years after implantation, regardless of a very long follow up. MBL can be insignificant in long-term observations, but it may, nevertheless, be the cause of secondary failure of oral implants in some cases.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».