Autogenous Transplantation of Teeth Across Clinical Indications: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Autogenous tooth transplantation offers a biologically favorable approach to tooth replacement, preserving the periodontal ligament, promoting alveolar development, and maintaining proprioception. Background/Objectives: Its broader clinical applicability is limited by variability in techniques and outcome definitions. This systematic review and meta-analysis evaluated the clinical success of autogenous tooth transplantation across donor tooth types, developmental stages, surgical techniques, and fixation methods. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines and a PROSPERO-registered protocol (CRD42024625550), five databases and the gray literature were searched through July 2025. Eligible studies reported clinical outcomes for autogenous tooth transplantation. Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. A random-effects meta-analysis of logit-transformed proportions was conducted, with subgroup and sensitivity analyses by tooth type, root development stage, surgical technique, and fixation method. Results: Twenty studies involving 1366 transplanted teeth were included. The pooled success rate was 94.0% (95% CI: 22.5–99.9%) across follow-up periods ranging from one month to twenty-nine years. However, interpretation is limited by distinct heterogeneity (I2 = 99.8%) and the wide confidence interval. Subgroup analyses by tooth type, root maturity, surgical technique, and fixation method are, therefore, emphasized to support clinical interpretation. Conclusions: Autogenous tooth transplantation achieves consistently high success across clinical contexts when biologic handling is respected. These findings support its broader use in dental and orthodontic practice and underscore the need for standardized outcome reporting and prospective research. Interpretation is limited by heterogeneity and variation in reporting standards.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».