Precision of Fit to Implants: A Comparison of Cresco™ and Procera® Implant Bridge Frameworks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Cresco™ (Astra Tech AB, Mölndal, Sweden) method aims to reduce the inevitable distortions when cast metal frameworks for implant-supported prostheses are fabricated. However, limited data are available for the precision of fit for this method. PURPOSE: To measure and compare the precision of fit of Cresco- and computer numeric controlled (CNC)-milled metal frameworks for implant-supported fixed complete prostheses. MATERIALS AND METHODS: Two groups of frameworks were fabricated according to the Cresco method, either in titanium (Cresco-Ti, n = 10) or in a cobalt-chrome alloy (Cresco-CoCr, n = 10). A third group comprised CNC-milled titanium frameworks (Procera® Implant Bridge [PIB], Nobel Biocare AB, Göteborg, Sweden), made from individual model/pattern measurements (PIB, n = 5). Measurements of fit were performed by means of a coordinate measuring machine linked to a computer. The collected data on distortions were analyzed. RESULTS: Overall, a maximal three-dimensional range of center point distortion of 279 µm was observed for measured frameworks. The framework width (x-axis) decreased for Cresco-CoCr, but increased in Cresco-Ti and PIB; Cresco-CoCr compared to Cresco-Ti (p = .0002) and Cresco-CoCr compared to PIB (p < .0001). In vertical dimension (z-axis), less distortions were present in PIB compared to Cresco-CoCr (p = .0007) and in PIB compared to Cresco-Ti (p < .0001). CONCLUSIONS: None of the frameworks presented a perfect, completely "passive fit" to the master. Although the direction of distortions varied, the horizontal distortions were of similar magnitudes. However, the PIB frameworks had statistical significant less vertical distortions as compared to the Cresco groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».