Marginal bone loss around dental implants: comparison between matched groups of bruxer and non‐bruxer patients: A retrospective case–control study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare marginal bone loss (MBL) around dental implants in a group of bruxers in relation to a matched group of non-bruxers. METHODS: The present record-based retrospective study included patients selected from individuals treated with dental implants at one specialist clinic in Malmö. Only implants not lost and with baseline radiographs taken within 12 months after implant placement and with a minimum of 36 months of radiological follow-up were considered for inclusion. Univariate linear regression models and a linear mixed-effects model were performed. RESULTS: Two hundred and four patients (104 bruxers, 100 non-bruxers), with a total of 811 implants (416 in bruxers, 395 in non-bruxers) were included in the study. The results of the linear mixed-effects model suggested that bruxism, smoking, age, region of the jaws, implant diameter, and prosthesis type had a statistically significant influence on MBL over time. Individuals who are both bruxers and smokers showed greater MBL when compared to individuals who are either a bruxer or smoker, or neither (p < 0.001). CONCLUSIONS: Bruxism is suggested to increase the risk of MBL over time, as well as higher age, smoking, and the combination of bruxism and smoking. Other factors that showed a correlation with increased MBL were implant diameter, region of the jaws, and prosthesis type, but it is not possible to draw robust conclusions for these factors, as the categories of these variables were very unbalanced.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».