Etiology and classification of food impaction around implants and implant‐retained prosthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food impaction is a common risk factor for the initiation of peri-implant inflammation and failure of the osseointegrated implant. Although clinicians do acknowledge the presence of food impaction around implants and implant-retained prosthesis, no classification system has yet classified the food impaction around the implant and implant-retained prosthesis. PURPOSE: The present paper aims to identify and classify the plausible etiology of food impaction around implants and implant-related prosthesis. MATERIALS AND METHODS: The following search terms were utilized for data search: "Food Impaction" AND "Implants" AND "Food Impaction" AND "Perimplantitis" AND "Food Impaction" AND "Classification." Articles that were written in the English language in PubMed and Cochrane Library database from 1930 till September 2018 were scrutinized. A total of 24 articles were scrutinized, out of which only 15 articles were selected. RESULTS: Food impaction around implants is broadly classified into five categories based on the number of implants, nature of implants prosthesis involved for replacement and relation of the implant prosthesis to the adjacent tooth, restoration, or prosthesis. CONCLUSION: This is the first classification designed to classify food impaction around dental implants and implant-retained prosthesis. The classification can be used by clinicians for optimal diagnosis, interpretation, and treatment plan for patients.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».