RESUMO
Objetivo: identificar quais dos fatores clássicos (material, desenho, superfície do implante, hospedeiro, técnica cirúrgica, protocolo de carga) possuem significado estatístico no prognóstico dos implantes. Material e métodos: uma busca eletrônica foi realizada no sistema PubMed/Medline até junho de 2015 com palavras-chave representativas dos estimadores, combinadas por operadores booleanos. Foram incluídos estudos clínicos contendo amostras com pelo menos 50 pacientes e 100 implantes, mínimo de um ano de acompanhamento, apresentando os estimadores obtidos através de modelo de Cox (Hazard ratio) ou regressão logística (Odds ratio, Risk ratio). O desfecho primário foi a falha do implante. Resultados: das 871 referências iniciais, foram selecionadas 20 após leitura integral, com mais de dez mil pacientes e mais de 30 mil implantes. Nos artigos com modelo de Cox, foram identificados o tabagismo (valores entre 1,04 e 3,9), o diâmetro (valores HR entre 1,72 e 6,35) e o comprimento (valores HR entre 0,8 e 2,7) do implante, as técnicas cirúrgicas específicas para melhorar o leito receptor (HR entre 2 e 5), os protocolos de carga (HR entre 0,1 e 9,7), o operador (HR=4,2; um estudo) e a maxila (HR=10; um estudo). Nos artigos com regressão logística, foram identificados os maiores valores de risco para implantes de largo diâmetro (OR=4,25; um estudo), implantes colocados na região posterior da maxila (OR=6,83; um estudo) e ausência de gengiva queratinizada (OR=4,7; um estudo). Conclusão: os fatores têm frequência variada, dependem da homogeneidade das amostras e nem sempre demonstram significado estatístico. Possíveis explicações podem ser atribuídas para as falhas. Mesmo assim, a documentação clínica detalhada continua fundamental para anteciparmos problemas em áreas estratégicas.
Objective: to identify which of the classic factors (implant material, design, surface; host, surgical technique, loading protocol) can have a statistical significance on dental implant prognosis. Material and methods: an electronic search at the PubMed/Medline was made until June 2015 with representative keywords combined by Boolean operators. Clinical studies with at least 50 patients and 100 implants, 1 year of follow-up, having statistical estimators such as Cox model (Hazard ratio) or logistic regression (Odds ratio, Risk ratio) analyses were included. The primary outcome was implant failure. Results: of the 871 retrieved records, 20 references were finally selected, summing up more than 10 thousand patients and 30 thousand dental implants. For articles using the Cox´s model, tobacco (HR values between 1.04 to 3.9), diameter (HR between 1.72 to 6.35), and implant length (HR between 0.8 to 2.7); specific surgical techniques to improve the recipient bed (HR between 2 and 5), loading protocols (HR from 0.1 to 9.7), the operator (HR=4.2, one study), and the maxillary arch (HR=10, 1 study) were identified. For articles containing logistic regression, the highest chance values were identified for large diameter implants (OR=4.25, one study), implants at the posterior maxillary region (OR=6.83, one study), and the lack of keratinized gingiva (OR=4.7, one study). Conclusion: these factors have a varied frequency, depend on sample´s homogeneity, and not always provide statistical meaning. Possible explanations can be attributed to failures. Even thus, a detailed clinical documentation remains mandatory to anticipate problems in strategic areas.