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Enregistrement W4413782347 · doi:10.21142/tl.2025.4185

Prevalencia de enfermedades peri-implantarias en pacientes con osteoporosis: una revisión sistemática

2025· dissertation· es· W4413782347 sur OpenAlexaboutno aff
Jarumy Estela Cervantes Garay, Kelly Ruth Pilco Vilca

Notice bibliographique

RevueUniversidad Científica del Sur · 2025
Typedissertation
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueOral and gingival health research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Esta revisión sistemática tuvo como objetivo determinar la prevalencia de enfermedades peri-implantarias en pacientes afectados por osteoporosis rehabilita-dos con implantes dentales. Materiales y métodos: Una búsqueda electrónica fue realizada en las bases de datos Medline (PubMed), EMBASE, Scopus y Web of Science, complementado por una búsqueda manuales en las listas de referencias de los estu-dios revisados a texto completo. La búsqueda incluyó estudios observacionales que detectaron mucositis y/o peri-implantitis en pacientes afectados por osteoporosis rehabilitados con implantes dentales. El riesgo de sesgo se analizó con la herramienta de Newcastle-Ottawa. Resultados: La revisión incluyó un total de 10 artículos de 321 registros con intervalos de evaluación informados después de la colocación del im-plante entre 3 y 11 años. Todos los estudios que investigaron la presencia de mucositis y/o peri-implantitis informaron que no fue mayor en comparación a pacientes sisté-micamente sanos, independientemente de la edad, sexo, número de implantes, ubi-cación de implante, tiempo de toma de bifosfonatos orales. La prevalencia fue de 20% a nivel de mucositis y 22% a nivel de peri-implantitis en pacientes afectados por os-teoporosis. Conclusiones: Dentro de los límites de esta revisión sistemática, se recha-za que la prevalencia de peri-implantitis o fracaso de implantes dentales en pacientes con osteoporosis sea significativamente mayor que en pacientes no afectados.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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