Failures in Fixed Dental Prostheses: A Clinical Survey on Causes and Longevity
Notice bibliographique
Résumé
Crown and bridge failures are considered one of the most frequent challenges that dentists deal with on a daily basis. The aim of the current study was to assess the causes of failures in fixed dental prostheses in patients reporting to the dental clinics at Ahram Canadian University, Cairo, Egypt. Using a comprehensive clinical survey, causes of failures and serviceability patterns of the fixed dental prostheses (FDP) were explored in a sample of 80 patients (mean age 39.7±11) visiting the clinic for complications related to FDP. Patients were clinically and radiographically examined, and all symptoms related to their complaints were recorded. Descriptive analysis was performed, and SPSS version 22 was used for statistics. Results indicated that most of the failures were mechanical in nature (30%), followed by biological failures (20%), and then aesthetics reasons (11%). 45.7 % of the FDP served for 1-5 years, 28.6 % served for 6-12 months, 14.30% served for more than 5 years, while the least numbers of prostheses (11.4%) served for less than 6 months. Proper patient selection, diagnosis, and treatment planning is essential to maintain and increase the longevity of FDP. It is also crucial to educate patients about good dental hygiene and prosthesis maintenance as well as for the dentist to fully recognize the disadvantages of each dental material to prevent the problems they induce and be able to make the best decision.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».