Long-Term Comprehensive Results of Four-Implant-Supported Overdentures and Fixed Complete Dentures: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To integrate the medium-term outcomes of four-implant-supported overdentures (IODs) and full-arch fixed restorations (IFRs) in the maxilla. MATERIALS AND METHODS: The search was performed in PubMed, Embase, and Cochrane databases, complemented by manual search. The inclusion criteria were at least 10 maxillary edentulous patients restored by IOD or IFR with at least 5 years of follow-up. Risk of bias (RoB) 2 and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tools were used to assess RoB. The implant survival rate (ISR) was calculated as the primary outcome. Prothesis survival rate, marginal bone loss (MBL), and complications were the secondary outcomes. RESULTS: A total of 16 studies with 5,568 implants met the criteria (9 implants on IODs, 7 implants on IFRs). The weighted ISR of IODs was 94.5% (95% CI [92.1%, 96.9%]; I2 = 84.22%), and subgroup analysis was performed on the attachment system and study type. The weighted ISR of IFRs was 98.5% (95% CI [97.4%, 99.5%]; I2 = 77.88%). For prosthesis survival, the rate of 85.0% in IODs was lower than that of 99.9% in IFRs. MBL after 5 years was -0.27 ± 1.31 mm in IODs and -1.20 ± 0.76 mm in IFRs. Retention loss (0.34 per patient) and dislodgment/fracture of the acrylic teeth (0.09 per patient) were the most common complications in IODs and IFRs, respectively. CONCLUSIONS: Despite the variance of baseline, IFRs had a relatively higher implant and prothesis survival rate than IODs, whereas IODs had less MBL at the 5th year and a higher incidence of complications. Both maxillary IODs and IFRs have predictable medium-term clinical results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».