MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393927694 · doi:10.1016/j.prosdent.2024.02.028

Comparison of clinical outcomes between single metal-ceramic and zirconia crowns

2024· article· en· W4393927694 sur OpenAlexafffundabout
Neena L. D’Souza, Emma ML Jutlah, Rachel A. Deshpande, Eszter Somogyi‐Ganss

Notice bibliographique

RevueJournal of Prosthetic Dentistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFaculty of Dentistry, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineCubic zirconiaDentistryCrown (dentistry)Mann–Whitney U testBonferroni correctionLogistic regressionRetrospective cohort studyCeramicInternal medicineMathematicsMaterials scienceStatisticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STATEMENT OF PROBLEM: Evidence comparing the survival of zirconia crowns with metal-ceramic crowns is sparse. Knowledge of their survival and a comparison of their clinical outcomes would improve clinical decision making. PURPOSE: The purpose of this university-based study was to compare the survival, failures, biological and technical complications encountered with zirconia and metal-ceramic crowns restored and followed up over a similar period. MATERIAL AND METHODS: This retrospective chart review consisted of 403 patients treated at the University of Toronto, Faculty of Dentistry, predoctoral dental clinic in whom zirconia (n=209) and metal-ceramic (n=306) crowns were inserted between September 2015 and July 2016 and followed for up to 7 years. Outcome measures included failure, causes for failure, and complications associated with survival. Inferential statistical analysis included the chi-squared test, t test, Mann-Whitney test, Bonferroni-adjusted z-test, Kaplan-Meier survival test, and logistic regression to examine differences between crown types and explore crown failures (α=.05). RESULTS: The mean follow-up period was 3.00 years (median 2.58 years). Forty-one (8.0%) crowns had no follow-up, with no difference in follow-up between crown type: metal-ceramic n=23(7.5%), zirconia n=18(8.6%), χ²(1)=0.20, P=.652). Excluding those with no follow-up, the follow-up time between metal-ceramic (mean=3.07, median=2.58) and zirconia (mean=3.54, median=3.32) crowns was statistically similar (P=.052). There were 62 anterior crowns (12.0%) and 453 posterior crowns (88.0%), χ²(1)=22.40, P<.001, with no difference between groups. Overall, 44 crowns (8.5%) failed, 30 (9.8%) metal-ceramic and 14 (6.7%) zirconia, with no statistical difference in proportion of failed crowns between groups (χ²(1)=1.53, P=.216). There were 35 crowns with biological failures (6.8%), 26 (8.5%) in the metal-ceramic and 9 (4.4%) in the zirconia group, with no statistical difference between groups (χ²(1)=3.33, P=.068). Nine crowns had technical failures (1.7%), 4 (1.4%) in the metal-ceramic group and 5 (2.5%) in the zirconia group, with no statistical difference between groups (χ²(1)=0.73, P=.394). Biological (79.5%) rather than technical complications were found to be the most frequent cause of failure, goodness-of-fit χ²(1)=15.36, P<.001. Tooth fracture (50.0%) specifically was found to be the most frequent cause of failure, χ²(3)=21.27, P<.001. The total number of crowns that survived was 471 (91.5%); 276 (90.1%) were metal-ceramic and 195(93.3%) zirconia. The survival time (years) for metal-ceramic was mean=6.26, 95% CI [6.01-6.51] and for zirconia crowns mean=6.54, 95% CI [6.31-6.77]. Of the crowns that survived, 370 (78.6%) had no clinical complications, and 101 (21.4%) crowns demonstrated similar clinical complications, with no statistical differences between groups. CONCLUSIONS: Within the study follow-up time, the survival of monolithic zirconia and metal-ceramic crowns was 91.5%, with similar clinical complications between groups. Biological complications, especially tooth fracture, were a significantly more frequent complication with both types of crowns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Prosthetic DentistryMême sujetDental materials and restorationsTravaux en français237 207