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Enregistrement W4417152394 · doi:10.1111/cid.70104

Systemic Conditions and Medication Use in Older Patients Undergoing Dental Implants: A Nationwide Cross‐Sectional Study

2025· article· en· W4417152394 sur OpenAlexvenueno aff
Jaeyeon Kim, Jisun Huh, Geun U Park, Wonse Park

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisImplantDental implantMedical deviceMEDLINEOlder people

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dental implants are widely utilized to manage both partially and completely edentulous older patients. However, such patients often present with multiple systemic diseases and may be at an increased risk of complications before and after implant surgery. Nevertheless, population-level data on systemic diseases and medication use in these patients remain limited. METHODS: This retrospective, cross-sectional study analyzed 36 957 patients who underwent 43 171 insurance-covered implant surgeries between 2014 and 2019 using the National Health Insurance Service-National Sample Cohort (NHIS-NSC) database. Patients aged 65 years or older were included. Sociodemographic characteristics, diagnosis of systemic diseases within 1 year before implant surgery, medication history, and type of medical institution were evaluated. Additionally, logistic regression analysis was performed to investigate factors associated with implant removal. RESULTS: Among 36 957 patients who underwent 43 171 implant surgeries, implant removal occurred in 803 patients. Within 1 year before surgery, 89.33% had at least one systemic disease, including hypertension (57.92%), arthritis (43.39%), and diabetes (34.62%). Antithrombotic and antiresorptive agents were prescribed to 6.77% and 5.05% of patients, respectively. The use of intravenous (IV) bisphosphonates, denosumab, and direct oral anticoagulants (DOACs) increased, whereas the use of oral bisphosphonates and warfarin decreased. Logistic regression analysis showed that cerebrovascular and kidney disease increased the risk of implant removal, whereas osteoporosis and antiresorptive agents decreased the risk. CONCLUSION: Most older patients who underwent implant surgery had systemic diseases, and approximately 10% were prescribed medications. Cerebrovascular and kidney diseases increased the risk of implant removal, whereas osteoporosis or antiresorptive therapy decreased the risk. With the increasing use of DOACs, IV bisphosphonates, and denosumab, clinicians carefully review the medical histories of older implant patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,394 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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