The nature of malpractice claims related to nerve damage after dental implants insertion in Israel during 2005–2020: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dental implant placement is a routine practice in dentistry, with a possible uncommon risk of neurosensory injury. The present study analyzed all dental implant claims involving sensory nerve disturbances between 2005 and 2020 in Israel. The study was conducted to understand implant risk management better and improve the patient's safety. MATERIALS AND METHODS: All legal claims registered by Medical Consultant International (MCI) involving nerve damage claims between 2005 and 2020 were included in the study. The data included demographic details such as age, sex, event date, claim delivery date, and treatment settings. Information on the nerve damage included the damaged nerve, side of injury, and the number of implants performed in the same surgery. RESULTS: There were 218 claims regarding nerve damage out of 1154 claims for dental implant therapy. The mean age for nerve damage claims was 54.1 ± 11 years. There were more female than male claims (p = 0.02), with 87% of cases concerning damage to the inferior alveolar nerve (p < 0.0001), out of those molar areas being more frequently involved in nerve damage (64.3%, p < 0.0001). The left side was 1.4 times more frequent than the right side (p = 0.043). The risk for nerve injury was 7.4 times higher when placing multiple implants compared to single dental implant (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Clinicians should be aware that placement of multiple implants, left-side implant placement, and patient gender may increase risk for a malpractice claim for neurosensory disturbances.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».