Effect of proton pump inhibitors on dental implants: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The present systematic review aims to determine the evidence on the impact of proton pump inhibitors (PPIs) on dental implants. SETTINGS AND DESIGN: This secondary qualitative and quantitative research was done using a pre-specified question and inclusion criteria. MATERIALS AND METHODS: A systematic search was conducted in electronic databases such as PubMed, Ovid, and Cochrane. All the studies that assessed the effect of PPIs on dental implants were included, irrespective of the design. Literature review, letter to editors, short commentaries, and opinion articles were excluded. RESULTS AND STATISTICAL ANALYSIS USED: A total of three publications fulfilled the inclusion criteria. All these included articles were retrospective cohort studies; the methodological quality was assessed using Newcastle-Ottawa scale. A total of 452 implants were placed in 149 PPI users, whereas 6798 were positioned in 2241 nonusers. Of these, 43 and 212 implants failed in users and nonusers, respectively (odds ratio: 2.91, 95% confidence interval: 2.06-4.11). The meta-analysis was performed using the statistical software Review Manager, and a fixed-effect model was used to obtain the odds ratio. The success rate of implants based on age, gender, smoking, and bone augmentation could be combined only from two studies, which revealed a considerable effect of these factors. CONCLUSION: As far as the available evidence is considered, it seems as if the usage of PPI has a detrimental effect on the success of dental implants. This influence needs justification as none of the included studies segregated the data based on confounding factors. Hence, there is a need to conduct well-designed, prospective, randomized clinical trials with balanced confounding factors to derive a proper conclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».