Patent landscape report on dental implants: A technical analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Significant research and development (R&D) has been conducted to make the best dental implants while developing various patent applications and registrations. In this study, we evaluated the current status of patents on dental implants and identified the future direction of R&D progress. MATERIALS AND METHODS: A total of 29 711 patents related to dental implants were reviewed. These were published between 1909 and 2020 and retrieved from the Derwent Innovation patent database. The patents were grouped into three categories depending on the implant components: fixture, abutment, and artificial teeth. RESULTS: The category with most patents was "abutment," and the most cited patent was "screw-type dental implant anchor." Global patenting trends over the past 20 years showed that both applicants and applications increased in the early 2010s; however, these have since been on the decline. Currently, the United States holds the largest number of patents, and Nobel Biocare Holding AG is the top assignee. Technic maturation prediction analysis showed that the current dental implant technology is in the "decline stage." CONCLUSION: Trend analysis of the dental implant patent indicates the main contributors of development are profit-oriented companies. Recent reduction in the number of new patent applications suggests the technology is in the mature declining stage. The emergence of new materials or technologies that may close the gap in clinical unmet needs would reverse the trend.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».