The effect of implant‐abutment junction position on crestal bone loss: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effect of the apico-coronal implant position on early and late crestal bone loss (CBL), in bone and tissue level implants. MATERIALS AND METHODS: Electronic and manual literature searches were conducted for controlled clinical trials reporting on CBL before and after functional loading of implants. Random effects meta-analyses were applied to analyze the weighted mean difference (WMD) and meta-regression was conducted to investigate any potential influences of select confounding factors. RESULTS: Fourteen articles were included in the systematic review and 12 were included in the quantitative synthesis. For bone level implants, WMD comparing early CBL in equi and subcrestal placement was 0.15 mm (P = .18). For analyses of late CBL in bone level implants, equi and subcrestal placement revealed a 0.03 mm WMD (P = .88). Where in supra and subcrestal placement, WMD was 0.04 mm (P = .86). The comparison presented considerable heterogeneity between these two arms, where the P value for chi-square test presented as .006. Finally, for CBL between supra and equicrestal placement, WMD was -0.64 mm (P < .0001), favoring the supracrestal group. For tissue level implants, WM of early and late CBL in implants placed equi-crestally was 0.68 ± 0.12 mm and 0.69 ± 0.54 mm, respectively, where for implants placed sub-crestally, the WM of CBL was 1.72 ± 0.15 mm and 2.26 ± 0.63 mm, respectively. CONCLUSION: Within the limitations of this study, it is recommended to place tissue level implants equicrestally, and bone level implants subcrestally.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».