2015, Número 3
El perro (Canis familiaris) como modelo animal en estudios con implantes dentales: Revisión bibliográfica actualizada
Valenzuela VG, Sánchez-Rubio CRM, Plascencia JA, Soto CLA, Grau LI
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 24
Paginas: 139-145
Archivo PDF: 239.61 Kb.
RESUMEN
Introducción: La inconsistencia de los resultados obtenidos en experimentos donde se evalúan las respuestas anatómicas y fisiológicas de la interfaz hueso-implante en perros es evidente. Varios factores pueden estar involucrados en esta variación de resultados relacionados con las unidades experimentales y por el diseño del experimento en sí. El objetivo de esta revisión de literatura científica es exponer los principales factores que afectan la variación de estos resultados.
Material y métodos: Se compararon las recomendaciones ideales para experimentación de implantología dental en perros, con aquellas metodologías publicadas los últimos 13 años (2000-2013). La búsqueda y selección de literatura fue realizada en PubMed, NCBI y Google Scholar. 61 artículos fueron incluidos para análisis de raza, edad, peso y estatus gonadal, se conformó una base de datos con esos factores más relevantes, y número de repeticiones por tratamiento. Para su análisis, se eligieron los cambios en el nivel crestal óseo como variable de respuesta, determinando la varianza observada para nivel crestal. Se utilizó la información del comportamiento crestal óseo dentro de las 61 publicaciones, obteniendo 38 datos de medias y desviación estándar utilizados para determinar el número de repeticiones para un valor de significancia (p ‹ 0.10 y p ‹ 0.05) y una precisión (en mm) determinada para detectar diferencias.
Conclusiones: De acuerdo con el material revisado y analizado, las inconsistencias pueden obedecer más al material experimental y su diseño, que a los propios tratamientos en estudio. Futuras publicaciones deberán incluir información más completa y detallada sobre las características de las unidades experimentales y del diseño del experimento que permitan generar una inferencia más precisa de los resultados obtenidos.
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