Dental Implant Failure and Medication-Related Osteonecrosis of the Jaw Related to Dental Implants in Patients Taking Antiresorptive Therapy for Osteoporosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To inform the 2024 International Task Force on Osteonecrosis of the Jaw update, we conducted a systematic review and meta-analysis evaluating dental implant failure and medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) related to antiresorptive therapy for osteoporosis. METHODS: We searched 5 databases (1946-2024) for interventional and noninterventional studies reporting rates of dental implant failure or osteonecrosis in those with osteoporosis or osteopenia. Two reviewers independently screened all titles, abstracts, and full texts. Risk of bias was assessed using the modified Ottawa-Newcastle scale, and the evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation. RESULTS: We found 793 unique citations. Nine studies (n = 655) were included in the implant failure analysis. Random-effects meta-analysis revealed wide confidence intervals (CIs) for implant failure among those exposed to antiresorptives (relative risk, 0.82; 95% CI, 0.52-1.28; P = .38, very low certainty). Sensitivity analysis at the level of implant suggested that antiresorptives reduce implant failure (relative risk, 0.53; 95% CI, 0.34-0.81; P = .003, very low certainty). We identified 186 cases of MRONJ in implant recipients. The pooled rate of MRONJ following implantation in those exposed to antiresorptive therapy was 0.5% pooled from 21 cohorts. A single report of risk-adjusted MRONJ found that bisphosphonates increased MRONJ by 3 cases per 1000 patients (adjusted hazard ratio, 4.09; 95% CI, 2.75-6.09; P < .001, moderate certainty). CONCLUSIONS: The low-certainty evidence suggests that antiresorptive therapy for osteoporosis reduces dental implant failure. Bisphosphonates are associated with MRONJ in patients with osteoporosis receiving dental implants with moderate certainty.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».