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Enregistrement W3003764366 · doi:10.1155/2020/6141493

Anti-Vascular Endothelial Growth Factors as a Potential Risk for Implant Failure: A Clinical Report

2020· article· en· W3003764366 sur OpenAlexafffund
Elham Emami, Pierre de Grandmont, Mélanie Menassa, Nicholas Audy, Robert Durand

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéInternational Team for ImplantologyDENTSPLY ImplantsUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésMedicineImplantOsseointegrationImplant failureDentistrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of the risk factors for implant osseointegration is essential for clinical decision-making and optimizing treatment success. This clinical report presents a rare case of implant failure in a patient who received intravitreal injections of a vascular endothelial growth factor (VEGF) inhibitor for the treatment of age-related macular degeneration. Following CARE guidelines, the report presents a case rehabilitated with a mandibular 2-implant overdenture using the immediate-loading protocol and standard procedures. The implants failed within six weeks of immediate loading although primary stability (≥50 Ncm) was achieved during surgery and clinical follow-ups did not show any deviance from standard implant care or patient-related complications. Further investigation suggested that the intake of a VEGF inhibitor may be the cause of failure. This clinical report highlights the importance of systemic risk factors in implant success and their consideration during planning for implant-assisted treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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