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Enregistrement W4313429997 · doi:10.1111/cid.13176

The significance of vertical platform discrepancies and splinting on marginal bone levels for adjacent dental implants

2023· article· en· W4313429997 sur OpenAlexvenueno aff
Guo‐Hao Lin, Christine Tran, Karolina Brzyska, Joseph Kan, Hom‐Lay Wang, Donald A. Curtis, Richard T. Kao

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyDentistryConfidence intervalDental prosthesisImplantProsthesisOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this retrospective study was to investigate the influence of vertical platform discrepancies for splinted and non-splinted adjacent implants on radiographic marginal bone loss (RMBL). METHODS: Data from January 2000 to February 2021 were collected from the electronic charts of 156 patients with 337 implants at the UCSF School of Dentistry. Five different implant restoration categories were evaluated for radiographic evidence of proximal RMBL. Patients with (1) two adjacent single crowns, (2) two adjacent splinted crowns, (3) three-unit bridges supported by two implants, (4) three adjacent single crowns, and (5) three adjacent splinted crowns. Inclusion required baseline radiograph taken at the time of prosthesis delivery or final impression, and follow-up radiographs at least 12 months after restorations have been in function. Measurements assessed included vertical distance between adjacent implant platforms and proximal RMBL around implants. Odds ratios (ORs) and 95% confidence interval (95% CI) of implants with ≥1 mm RMBL between different type of restorations were calculated. RESULTS: In general, prostheses supported by splinted adjacent implants demonstrated a significant association with the presence of ≥1 mm RMBL (OR = 2.55, 95% CI = 1.17-5.17, p = 0.018) when compared to prostheses supported by non-splinted adjacent implants. In addition, prostheses with a vertical platform discrepancy ≥0.5 mm demonstrated a significant association with the presence of ≥1 mm RMBL (OR = 4.30, 95% CI = 1.85 to 10.01, p = 0.007) when compared to prostheses with a vertical platform discrepancy <0.5 mm. When adjacent implants had ≥0.5 mm vertical platform discrepancy, the majority (66.67%) of three splinted adjacent crowns had at least one implant with ≥1 mm RMBL. This was followed by two splinted adjacent crowns (58.97%), three-unit bridge (25.93%), two single adjacent crowns (24.24%), and three single adjacent crowns (18.18%). When adjacent implants had ≥1 mm vertical platform discrepancy, there was an increased percentage of implants with ≥1 mm RMBL. The restorative design associated with the highest percent of implants with bone loss was three splinted adjacent crowns (70%), two splinted adjacent crowns (61.11%), three single adjacent crowns (40%), and three-unit bridge and two single adjacent implants (21.05%). Three splinted adjacent crowns were significantly associated with ≥1 mm RMBL when compared to three-unit bridge (OR 6.56, 95% CI 1.59-27.07). Similarly, two splinted crowns were significantly associated with ≥1 mm RMBL when compared to two single crowns (OR = 2.50, 95% CI = 1.08-5.79). CONCLUSION: Two or three adjacent implants placed with a vertical platform discrepancy, when splinted together, are associated with higherincidence of ≥1 mm RMBL than non-splinted restorations.

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)0,007
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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