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Enregistrement W2983810636 · doi:10.1111/cid.12848

Incidence and prevalence of peri‐implantitis and peri‐implant mucositis 17 to 23 (18.9) years postimplant placement

2019· article· en· W2983810636 sur OpenAlexvenueno aff
Mischa Krebs, Nikolina Kesar, Amira Begić, Nadine von Krockow, Georg‐Hubertus Nentwig, Paul Weigl

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMucositisPeri-implantitisMedicinePeriodontologyDentistryIncidence (geometry)ImplantPeriodontitisPeriRadiological weaponPopulationSurgeryInternal medicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the prevalence of peri-implantitis (PI) and peri-implant mucositis (PM) in a long-term follow-up with comparison among different PI and PM definitions, and to report on the incidence of PI. MATERIALS AND METHODS: In a retrospective clinical study five different PI and PM definitions were applied onto a population with 274 implants 17 to 23 years postimplant placement. Recommendations by the Eighth European Workshop on Periodontology (EWOP) were used as base reference. Clinical and radiological measurements were considered. Risk factors were evaluated in a regression analysis. RESULTS: After an average observation period of 18.9 years, 40.1% of the implants were diagnosed with PM and 15.0% with PI (Eighth EWOP). PI incidence reached 7.9% on implant level and 13.2% on patient level. Implants diagnosed with PI and progressive bone loss displayed exceptionally vertical bone defect configuration (BDC). Diabetes mellitus, smoking, regular maintenance, or a former periodontal infection did not show significant influence on the prevalence of peri-implant diseases. Patients with bruxism displayed significantly less PM and PI. CONCLUSIONS: Vertical BDC seems to correspond with active PI, wherefore we estimate such a defining factor of importance. Diagnosis of PM and evaluation of probing pocket depths might be only of descriptive interest as they could lead to false-positive results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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