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Enregistrement W4383710385 · doi:10.1111/cid.13243

Prevalence of peri‐implantitis after alveolar ridge preservation at periodontitis and nonperiodontitis extraction sites: A retrospective cohort study

2023· article· en· W4383710385 sur OpenAlexvenueno aff
Yu‐Hsiang Chou, Yan‐Jun Chen, Cheng‐Pin Pan, Wen‐Hsi Yen, Pei‐Feng Liu, I‐Jung Feng, Ying‐Chu Lin, Kai‐Fang Hu

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial HospitalKaohsiung Medical University
Mots-clésMedicinePeriodontitisPremolarDentistryDental alveolusOdds ratioLogistic regressionConfidence intervalAlveolar ridgeConfoundingMolarImplantGeneralized estimating equationInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Periodontitis is the main indication for dental extraction and often leads to peri-implantitis (PI). Alveolar ridge preservation (ARP) is an effective means of preserving ridge dimensions after extraction. However, whether PI prevalence is lower after ARP for extraction after periodontitis remains unclear. This study investigated PI after ARP in patients with periodontitis. MATERIALS AND METHODS: This study explored the 138 dental implants of 113 patients. The reasons for extraction were categorized as periodontitis or nonperiodontitis. All implants were placed at sites treated using ARP. PI was diagnosed on the basis of radiographic bone loss of ≥3 mm, as determined through comparison of standardized bitewing radiographs obtained immediately after insertion with those obtained after at least 6 months. Chi-square and two-sample t testing and generalized estimating equations (GEE) logistic regression model were employed to identify risk factors for PI. Statistical significance was indicated by p < 0.05. RESULTS: The overall PI prevalence was 24.6% (n = 34). The GEE univariate logistic regression demonstrated that implant sites and implant types were significantly associated with PI (premolar vs. molar: crude odds ratios [OR] = 5.27, 95% confidence intervals [CI] = 2.15-12.87, p = 0.0003; bone level vs. tissue level: crude OR = 5.08, 95% CI = 2.10-12.24; p = 0.003, respectively). After adjustment for confounding factors, the risks of PI were significantly associated with implant sites (premolar vs. molar: adjusted OR [AOR] = 4.62, 95% CI = 1.74-12.24; p = 0.002) and implant types (bone level vs. tissue level: AOR = 6.46, 95% CI = 1.67-25.02; p = 0.007). The reason for dental extraction-that is, periodontitis or nonperiodontitis-was not significantly associated with PI. CONCLUSION: ARP reduces the incidence of periodontitis-related PI at extraction sites. To address the limitations of our study, consistent and prospective randomized controlled trials are warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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