The impact of antiplatelet and anticoagulant medications on early implant failure following sinus floor augmentation: A retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effect of antiplatelet and anticoagulant medications on the outcomes of sinus floor augmentation remains unclear. METHODS: This retrospective cohort study analyzed data from electronic medical records of consecutive patients undergoing sinus floor augmentation at a single medical center. Patients were categorized into three categories: patients under antiplatelet medications, patients under anticoagulation medications, and healthy individuals. Data collected included tobacco smoking, residual alveolar bone height, timing of implant placement, materials used, vertical bone gain, early implant failure (EIF), and complications such as Schneiderian membrane perforation and postoperative bleeding. Multivariable analysis was performed to assess risk factors for EIF. Statistical significance was considered below 5%. RESULTS: Among 110 patients with 305 implants, EIF occurred in 10% of patients and 4.65% of implants. No significant difference in postoperative bleeding or EIF was found between study groups. Univariate and multivariable analyses highlighted tobacco smoking (odds ratio [OR] = 7.92), lower residual alveolar ridge height (OR = 0.81), and staged implant placement (OR = 4.64) as significant EIF risk factors in this cohort. CONCLUSIONS: Anticoagulant and antiplatelet therapies do not significantly elevate the risk of EIF or postoperative bleeding following sinus floor augmentation. Tobacco smoking, residual alveolar ridge height and staged sinus floor augmentation were risk factors for EIF in patients using antiplatelet or anticoagulation medications undergoing sinus floor augmentation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».