Impact of Implant Mesiodistal Distance on Peri‐Implant Bone Loss: A Cross‐Sectional Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to verify the effect of our previously proposed mesiodistal distance for multiple posterior implants on preserving peri-implant bone, and to provide a measurable criterion for predicting implant prognosis. METHODS: One hundred and two patients with dental implants placed in the posterior free-end edentulous arches were recruited in this cross-sectional study. Calibrated X-rays (peri-apical [PA] or bite-wing x-ray) were collected to measure the mesiodistal space as well as the corresponding bone resorption of implants after prosthesis placement. Implants were assigned to the test/control group according to whether their mesiodistal distance following our proposed algorithm. After adjusting covariates, logistic multivariate regression analyses were performed to examine the relationship between inter-implant distance and marginal bone loss (MBL) during each follow-up interval. The effect of smoking habits was also analyzed. RESULTS: Every observation period exhibited great significance between experimental and control group on peri-implant bone level (p = 0.006, 0.005, 0.001, 0.025, 0.001, correspondingly) and the difference had a tendency to grow as time went by except 4-year (MD = -0.19, -0.39, -0.43, -0.30, -1.26, correspondingly). While no significant difference was observed between smokers and nonsmokers in the same group (p > 0.05). CONCLUSION: The mesiodistal algorithm of 4-4.6 mm (implant to adjacent canine tooth), 7-7.4 mm, 8-8.5 mm, and 9-9.5 mm was proved to be effective for maintaining peri-implant bone level. It was also observed in our study that the impact of inter-implant distance outweighed that of smoking. This study provided clinicians predictable prognostic outcomes for implants and reference for deciding treatment plans.
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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 | 0,000 |
| 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 ».