Interproximal contact loss in a retrospective cross-sectional study of 4325 implants: Distribution and incidence and the effect on bone loss and peri-implant soft tissue
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Interproximal contact loss (ICL) is a common finding between implant restorations and teeth, yet few reports have been published on incidence or related complications. PURPOSE: The purpose of this cross-sectional retrospective study was to measure the ICL of 4325 implants, including single and multiple splinted restorations. MATERIAL AND METHODS: Data on 4325 implants were extracted from patient records on ICL, time of follow-up, implant location, and sex of the participant for whom implants were placed in a private practice between 1999 and 2016. Periapical radiographs were used to evaluate the crestal bone level (CBL), whereas peri-implant soft tissues were evaluated with the implant mucosal index (IMI). Measurements (ICL, IMI, and CBL) were evaluated with an average follow-up of 4.5 years (range: 0.25 to 21 years). ICL was assessed in relation to the implant location and sex and grouped by the last clinical recall (1, 2-3, 4-5, 6-7, or 8+ years) to evaluate the effect of time. Data were analyzed by the chi-square test (α=.05). RESULTS: Overall, 17% of implants had ICL, and this significantly increased over time from 11% at 1 year to 29% at ≥8 years (chi-square: 123.8, P<.001). Mandibular implants had more ICL (20%) than maxillary implants (15%) (chi-square: 17.5, P<.001), whereas no difference was found between molar and premolar sites or male and female participants. There was no significant effect of ICL on CBL over time, but there was an increase in inflammation with higher IMI scores at ICL sites. CONCLUSIONS: The incidence of implant ICL was found to be 17%, and ICL was found to increase over time up to 27% at ≥8 years of follow-up. ICL was more common in posterior and mandibular sites. ICL was shown to increase soft tissue inflammation but was not found to affect implant CBLs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».