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Enregistrement W2947015921 · doi:10.1111/edt.12492

In the dental implant era, why do we still bother saving teeth?

2019· review· en· W2947015921 sur OpenAlexaff
Danielle Clark, Liran Levin

Notice bibliographique

RevueDental Traumatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryDental implantImplantMedicineOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teeth are vital sensory organs that contribute to our daily activities of living. Unfortunately, teeth can be lost for several reasons including trauma, caries, and periodontal disease. Although dental trauma injuries and caries are more frequently encountered in a younger population, tooth loss because of periodontal disease occurs in the older population. In the dental implant era, the trend sometimes seems to be to extract compromised teeth and replace them with dental implants. However, the long-term prognosis of teeth might not be comparable with the prognosis of dental implants. Complications, failures, and diseases such as peri-implantitis are not uncommon, and, despite popular belief, implants are not 99% successful. Other treatment options that aim to save compromised or diseased teeth such as endodontic treatment, periodontal treatment, intentional replantation, and autotransplantation should be considered on an individual basis. These treatments have competing success rates to dental implants but, more importantly, retain the natural tooth in the dentition for a longer period of time. These options are important to discuss in detail during treatment planning with patients in order to clarify any misconceptions about teeth and dental implants. In the event a tooth does have to be extracted, procedures such as decoronation and orthodontic extrusion might be useful to preserve hard and soft tissues for future dental implant placement. Regardless of the treatment modality, it is critical that strict maintenance and follow-up protocols are implemented and that treatment planning is ethically responsible and evidence based.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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