Implant failures before and after peri‐implantitis surgery: A retrospective study on 207 consecutively treated patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to report implant failures before and after peri-implantitis surgery (P-IS) and to compare the pattern of implant failures with in untreated at-risk patients during the same period. MATERIALS AND METHODS: A total of 5628 untreated at-risk patients (7240 jaws) and 207 consecutively patients treated with P-IS (212 jaws) were included in two groups. Implants were placed and followed-up between 1986 and 2018. Cumulative survival rates (CSR) for patients treated with P-IS after 2003 were calculated before and after P-IS and compared with those for nontreated patients. RESULTS: The overall 15-year CSR was 91.2% (CI 95%; 90.5%-91.9%) and 68.5%, (CI 95%, 62.1%-75.5%) for untreated patients at risk and P-IS patients, respectively (P < .05). The 10-year CSR (baseline 1 year after implant surgery) was 97.2% (CI 95%, 95.2%-100%) for treated patients before P-IS which was comparable with that for untreated patients: 95.4% (CI 95%, 94.8%-97.7%). The corresponding 10-year CSR for P-IS patients after surgery was significantly lower (71.6%: CI 95%, 63.1%-81.3% (P < .05)). CONCLUSION: CSR for patients/jaws without implant failures was comparable between untreated and treated P-IS patients before, but lower for P-IS patients after P-IS (P < .05). A negative effect of P-IS on implant survival after treatment cannot be disregarded.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».