Prevention and management of peri‐implant disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As more patients choose dental implants as their primary treatment option to restore edentulous ridges or to replace compromised dentition, preventive strategies for peri-implant diseases and complications have become an important topic. PURPOSE: The aim of the review article is to summarize the current available evidence on the potential risk factors/indicators for peri-implant disease development and then focus on the preventive strategies for peri-implant diseases and conditions. MATERIALS AND METHODS: After reviewing the diagnostic criteria and the etiology of peri-implant diseases and conditions, evidence on the possible associated risk factors/indicators for peri-implant diseases were searched and identified. Recent studies were also surveyed to explore the preventive measures for peri-implant diseases. RESULTS: The possible associated risk factors of peri-implant diseases can be divided into the following categories: patient-specific factors, implant-specific factors, and long-term factors. Patient-specific factors such as history of periodontitis and smoking have been conclusively associated with peri-implant diseases, whereas findings on others, such as diabetes and genetic factors, remain inconclusive. It has been suggested that both implant-specific factors, such as implant position, soft tissue characteristics, and the type of connection used, and long-term factors, such as poor plaque control and a lack of maintenance program, have a strong impact on maintaining the health of a dental implant. Assessment tool for evaluating the risk factors can be a potential preventive measure for peri-implant disease prediction, and it is needed to be properly validated. CONCLUSION: Proper maintenance program for early intervention to control peri-implant diseases at the initial stage and pretreatment assessment of the potential risk factors is the best strategy to prevent implant diseases.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».