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Enregistrement W4288049287 · doi:10.1922/ejprd_2338decastro19

Comparison of Stud Retentor Versus Bar-Clip Attachment as Implant Supported Systems Used in Overdentures: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· W4288049287 sur OpenAlexaboutno aff
F M C de Castro

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Prosthodontics and Restorative Dentistry · 2022
Typereview
Langue
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion and exclusion criteriaMeta-analysisImplantRandomized controlled trialBar (unit)MedicineDentistryOrthodonticsComputer scienceSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to perform a systematic review and meta-analysis to analyze the results obtained clinically for bar-clip versus stud-retainers in overdentures. Three databases (PubMed Central, MEDLINE, and BvSalud) were used beyond a manual search. The study followed strictly the inclusion and exclusion criteria, considering the PICO strategy. For the risk of bias and quality assessment of studies, in the case of RCT, there were six domains of analysis, and for non-RCT studies, the Modified Newcastle-Ottawa Scale was performed. A meta-analysis was developed using the available data for marginal bone loss (MBL) and survival rate. 25 studies were included. The stud-retentor had the lowest implant SR (87.6%) and the greatest MBL (1.96 mm). For the bar-clip system, the mean survival rate was 95.91%, with only 4 studies included for this system, and the mean MBL was 1.13 mm. Only 3 studies directly compared both systems quantitatively, showing a significantly greater MBL toward the stud-retention group. The results may not allow determination of the best system for overdenture (stud retentor or bar-clip). Therefore, most of the studies suggested the stud-retentor as a more preferable system due to better distribution of forces, biological peri-implant behavior, low-cost, and ease for removal facilitating the sanitization and/or repair.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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