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Enregistrement W4384153499 · doi:10.31083/j.rcm2407200

Association between Cardiovascular Diseases and Peri-Implantitis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4384153499 sur OpenAlexaboutno aff
Danna Chu, Ruiling Wang, Zhen Fan

Notice bibliographique

RevueReviews in Cardiovascular Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Municipal Health Commission
Mots-clésMedicinePeri-implantitisMeta-analysisCochrane LibrarySystematic reviewMEDLINEDiseaseObservational studyIncidence (geometry)Internal medicineIntensive care medicineSurgeryImplant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A potential relationship between oral inflammation and cardiovascular disease has been proposed; however, the impact of cardiovascular disease on implant restoration remains unclear. This systematic review aims to assess the relationship between peri-implantitis and cardiovascular disease based on review of data obtained through observational studies. Materials and Methods: An extensive systematic literature search was performed using the PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science and Cochrane Library databases. Studies published in English language up to June 2022 were conducted in accordance with PRISMA guidelines. These efforts identified 230 unique publications and, after selection, five studies were included in this meta-analysis. The Newcastle-Ottawa Scale table was used for literature quality assessment. A fixed-effect model was selected and RevMan software version 5.3 was used to identify the origin of the outcomes of the meta-analysis. Finally, results were reported through the PRISMA statement. Results: 0.05). Conclusions: Based on current evidence, we conclude that the presence of cardiovascular disease increases the incidence of peri-implantitis. Registration: PROSPERO database (CRD42022353693).

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,027
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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