Effectiveness of Implant Therapy in Patients With and Without a History of Periodontitis: A Systematic Review With Meta‐Analysis of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim This systematic review investigates the effectiveness of implant therapy in patients with and without a history of periodontitis in terms of implant loss, peri‐implant marginal bone loss (MBL), and occurrence of peri‐implant diseases. Methods The protocol of the present meta‐analysis was registered on PROSPERO (CRD42021264980). An electronic search was conducted up to April 2024. All prospective cohort studies reporting implant loss, MBL, and occurrence of peri‐implant diseases in both patients with a history of periodontitis (HP) and patients with no history of periodontitis (NHP) after at least 36‐month follow‐up were included. The risk of bias was evaluated using the Newcastle‐Ottawa Scale and the quality of the evidence was also assessed. A meta‐analysis was performed on the selected outcomes at the available follow‐up time points. Subgroup analyses were conducted based on follow‐up time, rate of progression and severity of periodontitis, and implant surface characteristics. Publication bias was evaluated using the Funnel plot and Egger's test. Results From 13 761 initial records, 14 studies (17 articles) were finally included. Eight studies had a low risk of bias level, and six had a medium risk of bias level. Meta‐analysis showed that HP patients had a significantly greater risk for implant loss (HR: 1.75; 95% CI: 1.28–2.40; p = 0.0005; I 2 = 0%), MBL (MD: 0.41 mm; 95% CI 0.19, 0.63; p = 0.0002; I 2 = 54%), and peri‐implantitis (3.24; 95% CI: 1.58–6.64; p = 0.001; I 2 = 57%) compared to NHP, whereas no significant intergroup difference for peri‐implant mucositis was found. Subgroup analyses revealed a particularly greater risk for implant loss for HP patients over a ≥ 10‐year follow‐up (HR: 2.02; 95% CI: 1.06–3.85; p = 0.03; I 2 = 0%) and for patients with a history of grade C (formerly aggressive) periodontitis (HR: 6.16; 95% CI: 2.53–15.01; p < 0.0001; I 2 = 0%). A greater risk for implant loss for stages III–IV (severe) periodontitis, and implants with rough surfaces was also found. Conclusions Within the limits of heterogeneous case definitions and methods of assessment, a history of periodontitis has been proved to significantly increase the risk for implant loss, particularly at long follow‐up (≥ 10 years) and in case of rapidly progressive forms (grade C), and for MBL and peri‐implantitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».