Retrospective cohort study of 4,591 dental implants: Analysis of risk indicators for bone loss and prevalence of peri‐implant mucositis and peri‐implantitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the risk of peri-implantitis, following dental implant placement, this study aimed to evaluate risk indicators associated with marginal bone loss from a retrospective open cohort study of 4,591 dental implants, placed in private practice, with 5- to 10-year follow-up. Furthermore, the prevalence of mucositis and peri-implantitis among the study cohort was evaluated, comparing strict versus relaxed criteria for bleeding on probing. METHODS: Periapical radiographs were used to evaluate changes in crestal bone level. Peri-implant soft tissue was evaluated using an ordinal mucosal index in comparison with the conventional binary threshold for bleeding (i.e., present or not). Periodontal probing depth was not evaluated. Linear mixed models were used to evaluate bone level over time, and other risk indicators, at the patient and implant level. RESULTS: Risk indicators found to have a significant impact on bone level included: autoimmune disease, heavy smoking, bisphosphonate therapy, implant location, diameter and design, and the presence of a bone defect at site of implantation. The prevalence of mucositis at the implant level was 38.6% versus 14.2% at 6 to 7 years, when using strict versus relaxed criteria, respectively. The prevalence of peri-implantitis after 6 to 7 years was 4.7% and 3.6% when using strict versus relaxed criteria, respectively. CONCLUSIONS: The results of this study identify several risk factors associated with bone loss. Furthermore, the prevalence of mucositis and peri-implantitis was shown to be lower at both the implant and the patient when using strict versus relaxed criteria based on the assessment of oral health surrounding dental implants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».