A Systematic Review on Factors Associated With Percutaneous Bone Anchored Hearing Implants Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate factors associated with percutaneous bone anchored hearing implant (BAHI) loss. DATA SOURCES: Africa-Wide, Biosis, Cochrane, Embase, Global Health, LILACs, Medline, Pubmed, and Web of Science electronic databases. STUDY SELECTION: All studies reporting on adult and/or pediatric patients with a BAHI loss were identified. Retrieved articles were screened using predefined inclusion criteria. Eligible studies underwent critical appraisal for directness of evidence and risk of bias. Studies that successfully passed critical appraisal were included for data extraction. DATA EXTRACTION: Extracted data included study characteristics (study design, number of total implants and implant losses, follow-up), patient characteristics (sex, age, comorbidities, previous therapies), and information regarding BAHI loss (etiology of loss, timing of occurrence). DATA SYNTHESIS: From the 5,151 articles identified at the initial search, 847 remained after title and abstract screening. After full text review, 96 articles were eligible. Fifty-one articles passed quality assessment, however, due to overlapping study population, 48 articles reporting on 34 separate populations were chosen for data extraction. Three hundred one implant losses occurred out of 4,116 implants placed, resulting in an overall implant loss occurrence rate of 7.3%. Failed osseointegration was responsible for most implant losses (74.2%), followed by fixture trauma (25.7%). Most losses due to failed osseointegration occurred within 6 months of the implantation. BAHI implant loss occurred more frequently in pediatric patients (p < 0.005). CONCLUSION: The current systematic review identified factors associated with BAHI loss. These factors should be considered when assessing patients' candidacy and when investigating reasons for impeded implant stability and loss.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».