Patient factors related to early implant failures in the edentulous jaw: A large retrospective<scp>case–control</scp>study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental implants provide anchorage for dental prostheses to restore functions for individuals with edentulous jaws. During the healing phase, proper osseointegration is required to prevent early implant failure. More knowledge is needed regarding factors related to early failure of dental implants. PURPOSE: The aim of the present study was to identify possible risk factors for early implant failure, with respect to anamnestic and clinical parameters. MATERIALS AND METHODS: All patients with edentulous jaws with early implant failure (n = 408) from one referral clinic were compared with a matched control group (n = 408) with no implant failure. Early implant failure was identified during the first year of prosthetic function. Matching was performed on age, gender, year of surgery, type of jaw, and type of implant surface. In addition, data on anamnestic and clinical parameters were collected. The data were analyzed with a multivariable logistic regression model using early implant failure as the binary outcome. RESULTS: Five anamnestic factors were statistically significant with respect to higher probability for early implant failure: systemic disease, allergies in general, food allergies, smoking, and intake of analgesic medication. Four clinical conditions (i.e., implants in the opposing jaw, low primary stability, reduced bone volume, and healing complications) were also related to higher probability for early implant failure. CONCLUSIONS: This study identified nine factors associated with early implant failure, several related to patient's general health. Further investigations are needed to fully understand the causality between the obtained variables and early implant failure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».