Analysis of Risk Factors for Early Implant Failure in the Anterior Region: A Retrospective Study of 2620 Implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to identify risk factors associated with early implant failure in the anterior maxillary and mandibular regions. MATERIALS AND METHODS: A total of 2023 patients with 2620 implants placed in the maxillary and mandibular anterior regions between January 2020 and June 2023 were included in this study. Clinical and radiographic data were extracted from medical records and imaging software. In organizing the information, 19 variables were categorized into patient-related factors (gender, age, periodontitis, reasons for tooth loss, bone quality, and penicillin allergy), implant-related factors (implant system, bone level/soft tissue level, diameter, and length), and surgical factors (jaw position, placement timing, bone grafting, bone compression/splitting surgery, concentrated growth factors (CGFs), bone graft materials, barrier membrane, torque, and healing style). Univariate and multivariate Cox proportional hazards regression models were used to identify significant risk factors for early failure. RESULTS: The cumulative survival rate (CSR) of all implants after a 0- to 43-month observation period was 95.6% (95% confidence interval [CI]: 94.8%-96.4%). Independent risk factors for early implant failure included non-submerged healing (hazard ratio [HR] = 3.000, 95% CI = 1.712-5.256), torque < 30 N/cm (HR = 13.193, 95% CI = 8.439-20.626), and Type I bone quality (HR = 3.220, 95% CI = 1.413-7.342) (all p < 0.05). Conversely, bone compression or splitting surgery was identified as a protective factor (HR = 0.344, 95% CI = 0.186-0.634). No significant associations were observed for age, reasons for tooth loss, penicillin allergy, use of CGF, or implant characteristics (location, type, length, and diameter). CONCLUSION: After 0-43 months of observation, the CSR for 2620 implants placed in 2023 patients was 95.6% (95% CI = 94.8%-96.4%). Torque < 30 N/cm, non-submerged healing, and Type I bone quality were considered independent risk factors for early implant failure in the anterior region.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».