Long‐term biological complications of dental implants placed either in pristine or in augmented sites: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To investigate and compare the prevalence of biological complications and failure of implants placed in pristine vs. augmented sites after a mean observation period of at least 10 years. Materials and methods The focused question “In patients with osseointegrated dental implants, are there differences in biological complications and implant failure at implants placed in pristine vs. augmented sites?” was addressed using the Population, Exposure, Comparison and Outcome criteria. Electronic and manual searches supplemented by the screening of the grey literature were carried out. A case definition of peri‐implant mucositis and peri‐implantitis had to be specified. The binary random‐effects method was chosen to conduct meta‐analyses. Results are presented as Forest plots with weighted mean values and 95% confidence intervals ( CI ). The I 2 statistic test was applied to quantify heterogeneity. The Newcastle‐Ottawa Scale and the parameters provided in the Cochrane Center and CONSORT statement were used for quality assessment. The results are reported according to the PRISMA guidelines. Results No randomized clinical trial ( RCT ) comparing the outcomes of implants placed in pristine vs. augmented sites was identified. Five case‐series studies, one case–control study, one cross‐sectional study and one RCT were eligible for qualitative and quantitative analyses. No statistically significant differences ( p > .05) were observed between implants placed in pristine vs. augmented sites for any outcome variables both at patient and at implant levels, respectively. High heterogeneity concerning patient sampling, case definitions of biological complications and eligibility criteria was observed. Conclusion The studies included in the present systematic review did not directly address the focused questions. Hence, the outcomes of the meta‐analysis should be interpreted with caution due to high variability with respect to study design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».