Factors Affecting the Implant Supracrestal Complex: A Scoping Review as Part of a Global Consensus Meeting Organised by the Osstem Implant Community<b></b>
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To map current evidence and identify key factors influencing peri-implant tissue stability related to abutment configuration, design, materials, and prosthetic protocols in implant-supported fixed prostheses. Methods: A comprehensive search of PubMed and Scopus was performed up to June 2025, supplemented by manual searches. Human studies in English with ≥1 year of follow-up were included. Two reviewers independently conducted screening, data extraction, and quality assessment using the Newcastle–Ottawa Scale. The review was carried out at the Universities of Sassari and Ferrara in collaboration with the Osstem Global Consensus Meeting. Results: From 974 records, 46 studies were included: 33 randomized clinical trials, 9 cohort, 2 case-control, and 2 cross-sectional studies. Thirty-nine were rated as good quality and five as fair. Concave abutment profiles and emergence angles < 30° promoted peri-implant tissue stability, while convex designs and wider angles increased risks of bone loss and peri-implantitis. Titanium remains the reference abutment material in posterior sites, zirconia provides superior aesthetics anteriorly, and hybrid abutments balance strength and esthetics. Conclusions: Prosthetic design and abutment material selection critically affect peri-implant tissue stability and esthetic outcomes. Evidence supports screw-retained designs, platform switching, and the “one abutment–one time” approach for predictable long-term success.
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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 | 0,029 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».