The risk factors of early implant failure: A retrospective study of 6113 implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk factors of early implant failure were controversial among previous studies, especially for implants in different sites. PURPOSE: To analyze the rate and risk factors of early implant failure occurring before the placement of final prosthesis. MATERIALS AND METHODS: A retrospective study was conducted based on electrical medical records of patients who received dental implant placement from 2015 to 2019. Generalized estimation equation analyses were used to explore potential risk factors influencing early implant failure. RESULTS: Overall, 6113 implants in 3785 patients were included. The rate of early implant failure was 1.6% at patient level and 1.2% at implant level. The early implant failure was significantly associated with implants in the posterior maxilla, with specific surface modifications and in previously augmented sites (p < 0.05). Risk factors for maxillary implants included surface modification and bone augmentation procedures (p < 0.01), whereas risk factors for mandibular implants included gender and bone augmentation procedures (p < 0.05). For implants placed in previously augmented sites, implants placed in the anterior mandible had a higher risk of early failure (p < 0.05). CONCLUSIONS: The risk factors for early implant failures varied among different sites; hence, they should be comprehensively considered in presurgical treatment plan.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».