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Enregistrement W1516554376 · doi:10.1111/j.1708-8208.2012.00443.x

Congruency of Stereo Lithographically Produced Surgical Guide Bases Made from the Same CBCT File: A Pilot Study

2012· article· en· W1516554376 sur OpenAlexvenueno aff
Lambert J. Stumpel

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenturesDentistryOrthodonticsMedicineNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This is a pilot study evaluating the effect of the algorithms and production processes of four commercial manufacturers of stereolithographically produced surgical guide. MATERIALS AND METHODS: A singular Dicom file was used to produce six distinct duplicate dentures, which function as the base for surgical guides. The duplicate dentures were repeatedly fitted (n = 10) into an impression of the occlusal surface of the original scan appliance. The gaps between the incisal edge of teeth #8 and #9 and the corresponding imprints in the vinyl polysiloxane impression were photographed, digitally recorded, and measured in a blinded fashion. RESULTS: Nobel Biocare mean was 0.56 mm (range 0.49-0.65), I-dent mean was 0.57 mm (range 0.31-0.74), Materialise II mean was 1.12 mm (range 0.90-1.40), Blue Sky Bio II mean was 1.13 mm (range 0.93-1.35), Materialise I mean was 1.43 mm (range 1.21-1.86), and Blue Sky Bio I mean was 2.17 mm (range 2.06-2.34). The difference between the fit of the Nobel Biocare and the I-dent guide bases and the guide bases from Materialise and Blue Sky Bio is statistically significant (p < .05). CONCLUSION: The algorithms and production processes of the different manufactures do influence the congruency outcome of the produced surgical guide bases. Within the limits of this study, we were unable to produce a perfect fit, although some duplicate dentures showed minimal errors. The implications of the discrepancies need further study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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