Jaw-in-a-day (JIAD) for malignant indications: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Jaw-in-a-day (JIAD) achieves resection, maxillofacial reconstruction and immediate dental rehabilitation. While increasingly used, evidence in oncologic populations remains limited. Our objective was to review JIAD in patients with head and neck cancer (HNC) and its outcomes. METHODS: Our systematic review was conducted following a predefined protocol (PROSPERO CRD420251043510). Our search strategy was executed on MEDLINE, Embase, CENTRAL, Web of Science, and CINAHL from January 2013 to October 2025. Studies with HNC patients of all ages who underwent JIAD were included. The Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) was used for risk of bias assessment. RESULTS: Nine studies were included with 57 patients. Common tumour characteristics included mandibular location (n = 31; 54.4 %) and squamous cell carcinoma pathology (n = 37; 64.9 %). A fibular free flap was used in all cases (n = 57; 100 %). Majority underwent adjuvant therapy (n = 36; 63.2 %). Prosthesis survival was reported in 6 studies (n = 25/32; 78.1 %) with follow-up periods ranging from 5 to 52 months. Prosthesis removal was commonly due to osteoradionecrosis (ORN) (n = 6; 10.5 %). All irradiated implants had successful early osseointegration (n = 99; 100 %). Delayed implant failure was reported in 4 patients (n = 4/36; 11.1 %) with 11 implants in radiotherapy field (n = 11/99; 11.1 %). CONCLUSION: JIAD for HNC patients can have high success in majority of select patients/defects. Although early osseointegration rates were high, oncologic patients receiving adjuvant radiation may remain at elevated risk for ORN-associated prosthesis failure. As such, the risks and benefits of JIAD should be carefully reviewed with the patient, and cancer staging should also be considered.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».