Development and internal validation of a clinical prediction model for peri-implantitis in a sample of Canadian university-based population
Notice bibliographique
Résumé
Background:Peri-implantitis represents a growing challenge in implant dentistry, with prevalence reaching 20-56% of cases after 5-10 years. While known risk factors include poor oral hygiene, smoking, and history of periodontitis, current risk assessment remains largely subjective. To enable objective, individualized risk stratification, this study aimed to develop and internally validate a predictive model for peri-implantitis risk by integrating patient-related and implant-related variables. Methods: This retrospective cohort study analyzed patients who received dental implant treatment at University of Toronto dental clinics between 2015 and 2016. The cohort comprised 553 patients (1,043 implants) who had at least one implant in function for 1 year or more until the year 2023. Peri-implantitis was diagnosed according to the 2017 World Workshop criteria. Several predictor variables were evaluated, including patient-related variables (age, sex, diabetes, smoking status, oral hygiene, and history of periodontitis) and implant-related variables (brand, site, implant restoration type). A multivariable logistic regression model was developed to predict peri-implantitis risk, with internal validation performed using 1,000 bootstrap resamples. Discrimination was assessed via the Area Under the Curve (AUC), and calibration was evaluated using the calibration slope and calibration-in the-large, and performance was evaluated using Brier score. Results: Peri-implantitis prevalence at patient-level was 13.9% in our cohort. Key peri-implantitis predictors included posterior mandibular implants, full-arch restorations, smoking, fair oral hygiene, and a history of periodontitis. The prediction model after internal validation (bootstrapping) demonstrated moderate predictive performance (AUC = 0.80, 95% CI: 0.76-0.84), with moderate calibration (slope = 0.98, 95% CI: 0.90-1.06; Calibration-in-the-large = 0.58, 95% CI: -0.42-1.58) and moderate performance (Brier score = 0.14, 95% CI: 0.11-0.17). Conclusions: This study introduces a multifactorial, internally validated model for peri-implantitis risk prediction with good discrimination and performance. The identification of modifiable risk factors offers practical opportunities for prevention and individualized care. While the model demonstrates internal validity, external validation in diverse clinical settings is necessary to confirm its generalizability.
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 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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».