Autores/as

Aritza Brizuela-Velasco Saray Fernández-Hernández Jose Gaviria-de la Puerta Francisco T Barbosa Igone Porto-Gómez Iker Bellanco-de la Pinta Esteban Pérez-Pevida Daniel Robles-Cantero

Resumen

El objetivo de este estudio es analizar el campo de la biomecánica de implantes dentales mediante un novedoso enfoque de bibliometría basada en inteligencia artificial (IA). Aprovechando el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, hemos trazado las principales tendencias de investigación, identificado las variables dependientes e independientes y destacado los procedimientos de prueba más utilizados. Este análisis pretende identificar áreas poco exploradas en la investigación biomecánica y ofrecer una hoja de ruta para futuros estudios. Se realizó una revisión sistemática de 1.512 artículos a texto completo de la base de datos PubMed. Utilizando el algoritmo Rapid Automatic Keyword Extraction (RAKE), se identificaron los conceptos clave y se clasificaron en tres categorías: variables dependientes, variables independientes y procedimientos. Se aplicó un análisis avanzado de concordancia para visualizar las interrelaciones entre estos términos y su prevalencia en el conjunto de la literatura. Nuestro análisis reveló que la variable independiente estudiada con más frecuencia es el tipo de carga, mientras que la variable dependiente más destacada es la transferencia de carga, y el procedimiento más empleado es la medición del torque de inserción. El estudio reveló una dependencia de las metodologías in vitro, lo que indica la necesidad de más investigación in vivo para salvar la distancia entre los hallazgos de laboratorio y la práctica clínica. Factores biomecánicos importantes, como la calidad ósea y el tipo de conexión del implante, siguen sin explorarse a pesar de su posible repercusión clínica. Nuestros hallazgos revelan lagunas de conocimiento críticas en el campo de la biomecánica de implantes dentales y subrayan la importancia de la investigación in vivo para mejorar los resultados clínicos. Al combinar el análisis bibliométrico con la extracción de palabras clave basada en IA, este estudio introduce un enfoque reproducible y escalable para mapear los campos de investigación odontológica.

Palabras clave

implante dentales , analisis , inteligencia artificial, biomécanica

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