Dental implant failures in Utah and US veteran cohorts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Approximately, 5.5 million dental implants are estimated to be surgically placed in the United States yearly, with an anticipated long-term failure rate ranging from 3% to 10%. At the Salt Lake City Dental Clinic within the Department of Veterans Affairs (VHA), specific protocols have been established to mandate that clinicians present every dental implant case for review by a committee. To understand the effectiveness of this approach, a comparative data analysis was undertaken to compare local dental implant failure data against national VHA data. METHODS: Leveraging electronic health records of veterans spanning from 2000 to 2021, we gathered procedural records related to dental implant placement or failure, demographic information, and medical history for individuals who received dental care at various dental clinics within the nationwide VHA network. Subsequently, statistical analyses were conducted using mixed-effects Poisson regression models with cluster-robust standard errors. Incident rate ratios (IRRs) for Utah-specific and nationwide cohorts were ascertained. RESULTS: The Utah VHA dental clinical data showed that there was a slightly lower prevalence of implant failure at 6.7% compared to the national cohort, which had a rate of 6.9%. The implant level failure rates were also low, with 4.20 (confidence interval [CI]: 3.68, 4.81) per 1000 implant placements per year for Utah cohorts. The adjusted IRR indicated a relative 16% reduction in risk among Utah Veterans (IRR 0.84, 95% CI [0.76-0.92]; p < 0.001). CONCLUSIONS: The stringent protocols in place at Salt Lake City, which integrate evidence-based practices and expert opinion for evaluating patient suitability for dental implant placement and subsequent care, contributed to the reduced risk among Utah Dental Clinic veterans pool compared to veterans of other states.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».