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Enregistrement W4401049814 · doi:10.7759/cureus.65506

Failure Rate of Dental Implants in the Esthetic Zone: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4401049814 sur OpenAlexaboutno aff
Manar Alzahrani, Sondus Bakhreibah, Nada Alharbi, Lama Alamoudi, Seba Halloul, Sara Alamoudi, Raghad Alharthi, Salem Baghdadi, Ahmed Alamoudi

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDentistrySystematic reviewOrthodonticsMEDLINEPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present systematic review and meta-analysis has systematically reviewed and analyzed dental implant failure for the implants placed in the esthetic zone. An electronic database search was performed in PubMed and ScienceDirect, including a manual search through the references using appropriate keywords and the PICO (population, intervention, control, and outcomes) format for the inclusion criteria. A total of 11 relevant articles were included. The quality of the randomized controlled trial (RCT) studies was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool while the quality of non-randomized studies was assessed using the Newcastle Ottawa scale. Of the 11 articles included, 5 were RCTs, and 6 were non-randomized. The overall failure rate was found to be 2% (95% CI; 0.00-0.03%). The percentage marginal bone loss was estimated to be 1% (95% CI; 0.00 - 0.02%) and the mean and proportion pink esthetic scores were approximately 11.75 (0.43%) with 2% mid-facial soft tissue recession and the mesial and distal papillary recession was 0.02% and 0.01%, respectively. Based on this systematic review and meta-analysis, the rate of dental implant failure for implant placement in the esthetic zone was minimal. In addition, 1% proportional marginal bone loss and moderately high esthetic scores were found.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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