Probing Depth Reduction Following Peri‐Implantitis Treatment: A Systematic Review and Component Network Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this update of a previous systematic review, we compared the effects of surgical and non-surgical treatments for peri-implantitis through the component network meta-analysis (CNMA) with probing depth (PD) reduction as the outcome. MATERIALS AND METHODS: Literature search was conducted in PubMed, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Embase databases from August 2010 to June 2023. Randomized controlled trials (RCTs), comparing non-surgical or surgical treatments for peri-implantitis with 6-12 months of follow-up and reported changes in PD, were included. Treatment effects were assessed using a CNMA model based on additivity assumption. We calculated the intraclass correlation coefficient (ICC) to adjust the standard errors for multiple implants within the same patient. RESULTS: Our systematic review identified 44 RCTs, which included 46 treatment regimens consisting of 15 components. These RCTs formed a disconnected network consisting of 11 subnetworks. Surgical treatments with bone grafts and membranes generally attained greater PD reduction than non-surgical treatments, although bone grafts and membranes as components provided moderate benefits. The effect size of antibiotics is greater in non-surgical than surgical treatments, while there is considerable uncertainty regarding the effect size of implantoplasty. Additionally, the effectiveness of components varied between surgical and non-surgical treatments. CONCLUSION: Current evidence does not yield sufficiently robust estimates for identifying optimal surgical and non-surgical treatment regimens for peri-implantitis, so the findings of our study should be interpreted cautiously. A coordinated strategy is required for designing future trials to fill the gaps in our current knowledge and develop more reliable recommendations.
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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 | 0,024 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».