Dental implant failure rates with low insertion torque with a nonsubmerged surgical approach: A retrospective clinical study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is currently unclear if a low insertion torque (IT) should prompt a clinician to submerge the dental implant at time of placement. PURPOSE: This study aimed to analyze implant failure rates and marginal bone loss (MBL) as a function of IT and surgical approach. MATERIALS AND METHODS: A total of 197 patients who had received 295 Mozo Grau (MG) implants were included in this study. The healing of submerged or nonsubmerged implants was evaluated in regular IT (≥20-25 Ncm) or low IT (<20-25 Ncm) cases. Implant failure and MBL were evaluated before prosthesis placement and at 6 and 12 months after functional loading with generalized estimating equations. RESULTS: The overall 12-month implant failure rate was 4.8% (95% confidence interval [CI]: 2.7%-8.2%). When successful at 12 months, dental implants placed with low IT and nonsubmerging had the same MBL as implants dental implants placed with other approaches (mean difference = -0.02 mm; 95% CI -0.05 to 0.02). Low IT combined with nonsubmerging of the dental implant was associated with a 30-fold increased odds for dental implant failure (95% CI: 3.8-236.6). CONCLUSION: low IT and nonsubmerged healing was associated with a high failure rate.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».