A Multicenter Study of Factors Related to Early Implant Failures—Part 2: Patient Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent advancements in dental implant materials, designs, and surgery have increased their use, especially for challenging local conditions. As guidelines for individualized risk assessment are increasingly emphasized, implant treatment has become available to patients with diverse medical backgrounds. However, clinical research with large patient groups is needed to investigate the effects of patient-related factors associated with early implant failure. PURPOSE: This paper investigates patient factors in two patient cohorts associated with early implant complications and failures. MATERIALS AND METHODS: The collected data were analyzed and presented in two studies. Both studies followed the same data collection methodology and compared cohorts treated in 2007 and 2017. The same patient-level dataset was analyzed, although the second study included additional analyses of diseases and allergies. Data were analyzed univariately (p < 0.20) to select variables for the multivariable logistic regression model (p < 0.05), with early implant failures and complications as dependent variables. RESULTS: In total, 1875 patients with 4670 implants were included. There were 74 (3.7%) dropouts, mainly due to lack of data. The 2007 cohort comprised 799 patients with 2473 implants, and the 2017 cohort comprised 1076 patients with 2287 implants. Differences were observed between the two cohorts for the number of implants per patient, exposed implant threads, and preoperative antibiotics. In the 2007 cohort, 23 (2.9%) patients had early implant failure. In the 2017 cohort, 40 (3.7%) had early implant failure (p > 0.30). Significantly more implants failed in the 2017 cohort (n = 56, 2.4%) than in the 2007 cohort (n = 26, 1.1%) (p < 0.001). Early complications were reported for 56 (7.0%) patients in 2007 and 145 (13.5%) patients in 2017 (p < 0.001). Three patient-related variables were associated with an increased risk of early failure-food allergy, exposed implant threads, and increased number of implants. Seven variables were related to an increased risk of complications: smoking, exposed threads, no preoperative antibiotics, number of implants, sinus perforations, food allergy, and metal allergy. CONCLUSIONS: This study identified three factors associated with early implant failure and seven associated with early complications.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».