Prevalencia de enfermedades peri-implantarias en pacientes con osteoporosis: una revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.032 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.038 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".