Analysis of implant loss risk factors after simultaneous guided bone regeneration: A retrospective study of 5404 dental implants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose was to analyze the risk factors for implant loss after simultaneous guided bone regeneration (GBR). MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent implant placement with simultaneous GBR between January 2011 and December 2018 were screened for this study. The cumulative survival rate (CSR) was calculated using the life table method. Log-rank test and Kaplan-Meier survival estimates were used to identify potential risk factors for implant loss. The association between the investigated variables and implant loss was determined using hazard ratios (HRs) obtained from a multivariate Cox regression analysis. RESULTS: A total of 3973 patients with 5404 implants were included in this study. The CSRs of the implants at 1, 5, and 10 years were 99.6%, 98.9%, and 98.7%, respectively. Male patient (HR = 2.94, 95% CI: 1.41-6.14), periodontitis (HR = 4.26, 95% CI: 2.05-9.86), tissue-level implants (HR = 3.02, 95% CI: 1.30-6.98), narrow implants (HR = 2.71, 95% CI: 1.12-6.57), and implant length ≤10 mm (HR = 2.91, 95% CI: 1.41-6.02) significantly increased the risk of implant loss (p < 0.05). The risk of implant loss was significantly higher in the maxillary posterior region (HR = 2.26, 95% CI: 1.04-4.90) than in the maxillary anterior region (p < 0.05). Compared to Straumann, Nobel (HR = 4.07, 95% CI: 1.75-9.44) and other implant systems (HR = 14.23, 95% CI: 4.32-46.85) showed a significantly higher risk of implant loss (p < 0.05). CONCLUSION: Male patient, periodontitis, maxillary posterior region, Nobel implant system, other implant systems, tissue-level implants, narrow implants, and implant length ≤10 mm were considered risk factors for implant loss after simultaneous GBR.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».