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Enregistrement W4309521279 · doi:10.1111/cid.13161

Marginal bone loss around dental implants: comparison between matched groups of bruxer and non‐bruxer patients: A retrospective case–control study

2022· article· en· W4309521279 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Bredberg, Camila Vu, Birgitta Häggman‐Henrikson, Bruno Ramos Chrcanovic

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFolktandvården Skåne
Mots-clésDentistryMedicineRetrospective cohort studyImplantRadiological weaponDental prosthesisDental implantRadiographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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