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Enregistrement W2789999733 · doi:10.1111/cid.12587

Bone and soft tissue outcomes, risk factors, and complications of implant‐supported prostheses: 5‐Years RCT with different abutment types and loading protocols

2018· article· en· W2789999733 sur OpenAlexvenueno aff
Catharina Göthberg, Kerstin Gröndahl, Omar Omar, Peter Thomsen, Christer Slotte

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetStiftelsen Handlanden Hjalmar SvenssonsVästra Götalandsregionen
Mots-clésMedicineDentistryImplantSoft tissueAbutmentBuccal administrationDental AbutmentsPeri-implantitisRandomized controlled trialOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Data on risk factors and complications after long-term implant treatment is limited. The aims were to evaluate the role of various fixation modes and to analyze complications and risks that affect long-term use of implant-supported partial fixed dental prostheses. MATERIALS AND METHODS: Fifty partially edentulous subjects received three Brånemark TiUnite™ implants. Superstructures were attached directly at implant level (IL) or via abutments: machined surface (AM) and an oxidized surface (AOX, TiUnite™). Implants were immediately loaded (test) or unloaded for 3 months (control). Examinations occurred over a 5-year period. RESULTS: Forty-four subjects were re-examined after 5 years. Cumulative survival rates in test and control groups were 93.9% and 97.0%, respectively. Marginal bone loss (MBL; Mean [SEM]) was significantly lower at superstructures connected to AM (1.61 [0.25] mm) than at sites with no abutment IL (2.14 [0.17] mm). Peri-implantitis occurred in 9.1% of subjects and in 4.0% of implants. Multiple linear regression indicated that increased probing pocket depth (PPD), periodontal disease experience, deteriorating health, and light smoking (≤10 cigarettes/day) predict greater MBL, whereas increased buccal soft tissue thickness and higher ISQ predict lower MBL. CONCLUSIONS: The results show that MBL was influenced by the connection type. A machined abutment, instead of connecting the superstructure directly at the implant level, was beneficial. The following factors influenced MBL: PPD, periodontal disease experience, deteriorating health, light smoking, buccal soft tissue thickness, and ISQ. The results on peri-implantitis underscore the need for long-term maintenance care. Further, the abutment material surface properties constitute additional target for strategies to minimize MBL.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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