Evaluating Outcomes and Prognostic Factors in Endodontic Microsurgery: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Outcome studies are essential for evidence-based endodontics. This study evaluates rates of radiographic periapical healing and survival to reintervention in endodontic microsurgery (EMS), along with the prognostic factors associated with these outcomes. METHODS: Dental records were reviewed to identify teeth treated with EMS at the University of Toronto between 1999 and 2021. Each tooth was tracked until the final follow-up (minimum of 1 year) or an untoward event. Radiographic periapical healing, survival, and their prognostic factors were analyzed using logistic and Cox regression, respectively. Median (interquartile range [IQR]), odds ratios (ORs), hazard ratios (HRs), and 95% confidence intervals (CIs) were calculated (P < .05). RESULTS: A total of 128 teeth met the criteria for radiographic periapical healing analysis, and 186 teeth were included in the survival analysis. The median follow-up time for radiographic periapical healing was 41.5 months (IQR: 27.8-72.9). At the latest follow-up, the overall radiographic periapical healing rate was 82.8%, and it was significantly associated with the absence of periodontal involvement (OR: 2.8, 95% CI: 1.1-7.7, P = .045) and root-end filling depth >2 mm (OR: 3.5, 95% CI: 1.2-9.6, P = .014). Median survival follow-up time was 37.5 months (IQR: 22.3-61.6); 86.6% of teeth survived without reintervention, 1.6% required treatment, and 11.8% were extracted. Age ≤45 (HR: 3.0, P = .036) and root-end filling ≤2 mm (HR: 4.3, P = .004) increased the risk of intervention. CONCLUSIONS: Both radiographic periapical healing and survival rates following EMS are high. Prognostic factors were identified, which require confirmation in future studies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».