Influence of repeated implant‐abutment manipulation on the prevalence of peri‐implant diseases in complete arch restorations. A retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effects of repeated abutment manipulation on the prevalence of peri-implant diseases. MATERIALS AND METHODS: A total of 27 edentulous patients (n = 108 implants) immediately restored with double-crown retained implant-supported prostheses were identified for this retrospective study. The test included the one-abutment, one-time care concept (n = 18 patients, n = 72 implants, OAOT) and the control abutment replacement (n = 9 patients, n = 36 implants, AR). A mixed effects model regression was conducted for the variable diagnosis (healthy, peri-implant mucositis, and peri-implantitis) with predictors abutment replacement (presence/absence), number of abutment replacement, category of keratinized mucosa (KM) (2 < KM ≥2 mm), and radiographic bone loss (BL). RESULTS: After 3-15 years (mean 10.2 ± 2.8 years), the prevalence of peri-implant mucositis and peri-implantitis in patients in the AR group was 11.1% and 88.9%, corresponding to 22.2% and 55.6% at the implant level, respectively. In OAOT group, none of the implants showed peri-implant mucositis, whereas the prevalence for peri-implantitis at patient and implant level amounted to 5.6% and 5.6%, respectively. The increased number of abutment replacements was significantly associated with the increased probability to diagnose peri-implant mucositis and peri-implantitis (OR: 6.13; 95% CI [2.61, 14.39]) (p < 0.001), whereas the presence of keratinized mucosa was not founded as a significant cofounder. The estimated mean BL in AR group was 1.38 mm larger than in OAOT group (p = 0.0190). CONCLUSIONS: The OAOT concept was associated with a lower prevalence of peri-implant diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».