Bewertung des Langzeiterfolgs der kaufunktionellen Rehabilitation mit implantatgetragenem Zahnersatz in Kombination mit autogenem Knochentransfer anhand unterschiedlicher statistischer Verfahren

Abstract

Ziel der Untersuchung war eine kritische Beurteilung des Langzeiterfolges von dentalen Implantaten in autogenen Knochentransplantaten anhand unterschiedlicher klinischer und statistischer Methoden. Hierzu wurden die Daten von 176 konsekutiven Patienten (101 Frauen und 75 Männer) ausgewertet, die im Zeitraum 1992 bis 2002 eine Kieferkammaugmentation und anschließend Implantate erhielten. Die Patienten waren zwischen 17 und 88 Jahren, im Durchschnitt 50,33 Jahre alt. Von den insgesamt 1022 Implantaten wurden 205 (=19,6%) Implantate als Implantatverlust gewertet. Die mittlere Überlebenszeit betrug 1780 Tage (4,9 Jahre). Als signifikante Einflussgrößen für einen Implantaterfolg konnten mit der Frailty-Methode identifiziert werden: das Geschlecht, die Indikation, die Restbezahnung, die prothetische Versorgung, die Implantatlänge, der Implantattyp, der Kiefer, die Knochenqualität D4. Der Implantaterfolg wurde mit unterschiedlichen statistischen Methoden beurteilt, um eine möglichst genaue Aussage zu Risikofaktoren und den Implantatverweilwahrscheinlichkeiten zu erhalten. Beim Vergleich der statistischen Methoden konnte nachgewiesen werden, dass der Implantaterfolg korrekt mittels der Cox-Regressionsanalyse mit der Frailty-Methode beschrieben werden kann, da die Daten eines Patienten Abhängigkeiten aufweisen. Die intraindividuellen Wechselwirkungen innerhalb des Patienten dürfen nicht vernachlässigt werden. Die sogenannte Frailty war jedes Mal hoch signifikant. Das Frailty-Modell bietet eine Möglichkeit die Abhängigkeit mehrerer Implantate innerhalb eines Patienten ohne einen Datenverlust zu berücksichtigen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist es jedoch noch nicht gelungen, Frailty-Modelle als Routineprozedur in die statistischen Rechenprogramme zu integrieren, so dass die herkömmliche Anwendung der Cox-Regressionsanalyse und der Kaplan-Meier-Analyse als Näherung akzeptiert wird. Hierfür ist oft die Dezimierung der Daten auf ein Implantat pro Patient notwendig.