Incidence and prevalence of peri‐implantitis and peri‐implant mucositis 17 to 23 (18.9) years postimplant placement
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».