Primary implant stability based on alternative site preparation techniques: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the effect of special implant site preparation methods in improving primary implant stability in low-density bone. MATERIAL AND METHODS: This meta-analysis included studies published in English and Mandarin Chinese up to March 31, 2022 from MEDLINE/PubMed, Embase, Scopus, and Wanfang databases. The primary stability of five site preparation methods were measured using implant stability quotient. The random-effects model was chosen for data analysis. Grading of recommendations assessment, development, and evaluation assessment was adopted as a collective grading of the overall body of evidence. RESULTS: 12 of the 17 studies included in the meta-analysis were randomized control trials. Three studies investigated osseodensification drilling (OD), eight studies examined osteotome technique (OT), five studies explored piezosurgery (PS), and four studies were conducted on under-drilling (UD). Meta-analysis showed a statistically significant increase in primary stability for the OD (mean difference [MD], 10.25; 95% CI: 4.97-15.52; p < 0.001), OT (MD, 6.34; 95% CI: 2.26-10.42; p = 0.002), and UD (MD, 11.43; 95% CI: 5.17-17.68; p < 0.001) groups when compared to the conventional drilling group, while the PS group did not (MD, 1.50; 95% CI: -2.54-5.54; p = 0.47). CONCLUSION: Significantly higher primary implant stability was shown in the OD, UD, and OT groups compared to the conventional drilling group. PS displayed the least favorable primary stability and when compared to conventional drilling, was not statistically significant.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».