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Enregistrement W4292295159 · doi:10.3390/ijerph191610120

Influence of Serum Vitamin D Levels on Survival Rate and Marginal Bone Loss in Dental Implants: A Systematic Review

2022· review· en· W4292295159 sur OpenAlexaboutno aff
Santiago Bazal-Bonelli, Luis Sánchez‐Labrador, Jorge Cortés‐Bretón Brinkmann, Carlos Cobo-Vázquez, Natalia Martínez Rodríguez, Tomás Beca-Campoy, Juan Santos-Marino, Emilio Rodríguez-Fernández, Mario Alvarado-Lorenzo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsseointegrationDentistryMeta-analysisRandomized controlled trialVitamin D and neurologyScopusSystematic reviewMEDLINEDental implantCohort studyInternal medicineImplantSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic literature review set out to investigate the relationship between serum vitamin D levels and dental implants in terms of survival rates, marginal bone loss, and associated complications. The review was conducted according to PRISMA guidelines, performing an electronic search in four databases (Pubmed, Web of Science, Cochrane, and Scopus), complemented by a manual search up to April 2022. Four articles were selected for analysis. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale tool was used to assess the quality of evidence of cohort studies, and the Cochrane bias assessment tool was used to assess the quality of evidence of randomized clinical trials. The study included 1089 patients restored with 1984 dental implants, with follow-up periods ranging from 20-240 months. Cases presenting lower serum vitamin D levels obtained slightly worse results in terms of marginal bone loss. Longer follow-up periods are needed in order to determine whether serum vitamin D levels affect implant survival rates and osseointegration over time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,317 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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