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Enregistrement W1897730125 · doi:10.1111/j.1708-8208.2011.00416.x

In Vitro Measurements of Precision of Fit of Implant‐Supported Frameworks. A Comparison between “Virtual” and “Physical” Assessments of Fit Using Two Different Techniques of Measurements

2011· article· en· W1897730125 sur OpenAlexvenueno aff
Torsten Jemt, Lars Hjalmarsson

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerDistortion (music)Computer scienceImplantArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comparisons between different techniques measuring fit of implant-supported frameworks are few. PURPOSE: The purpose of this study was to compare data on precision of fit from two highly accurate measuring techniques and, also, to compare results using software programs for fit assessments considering both a "virtual" as well as a "physical" (i.e., more clinical) situation. MATERIALS AND METHODS: Five computer numerical control-milled titanium frameworks (Procera Implant Bridge, Nobel Biocare AB, Göteborg, Sweden) were fabricated from individual model/pattern measurements, simulating a clinical situation. Measurements of fit between frameworks and models were performed by means of a coordinate measuring machine (CMM; Zeiss Prismo Vast, Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH, Oberkochen, Germany) linked to a computer and an optical, high-resolution, three-dimensional scanner (Atos 4M SO, GOM International AG, Widen, Switzerland). Collected data on distortions between frameworks and models were analyzed and compared between the two measurement techniques. A comparison between "virtual" and "physical" fit assessments was also performed, based on data from the three-dimensional scanner. RESULTS: When using "virtual" fit assessment programs, overall mean three-dimensional distortion between implant and framework center points in absolute figures was 37 (SD 22) and 14 µm (SD 8) for the CMM and three-dimensional scanning measurements, respectively. Corresponding mean three-dimensional distortion when using a "physical" fit assessment program in the scanner was 43 µm (SD 24) (p < 0.001). Mean horizontal (x-axis) measurements of the distance between the two terminal implants of the models and the frameworks were 33.772 and 33.834 mm for the CMM technique. Corresponding measurements for the three-dimensional scanner was 33.798 and 33.806 mm, respectively. Horizontal distances from the three-dimensional scanner were, for most measurements, greater than for the CMM measurements. CONCLUSION: Measurements of fit between frameworks and models may vary depending on what technique is used and how fit assessments regarding "virtual" or "physical" fit is approached.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,452
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,093 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations85
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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