Imaging Technique Selection for the Preoperative Planning of Oral Implants: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the use of oral implants for the treatment of partially as well as fully edentulous patients has increased the past two decades, more specialized radiographic techniques have become available for the preoperative planning of oral implant placement. PURPOSE: The goal of this article was to enable clinicians to select the appropriate imaging techniques when planning for oral implants. MATERIALS AND METHODS: This artide reviews the available literature about various imaging techniques and their indication for the preoperative planning of oral implants. The advantages and drawbacks of each technique are described. A dosimetric overview is given relative to different radiologic techniques used in various clinical situations. RESULTS: For preoperative planning of implant placement, advantages and drawbacks of the available imaging techniques have been considered, which allows guidelines for image technique selection to be formulated based on the clinical situation provided, considering the diagnostic yield of each technique and the radiation doses involved. CONCLUSIONS: From the available literature, it can be stated that many clinical situations demand the use of cross-sectional imaging techniques for optimal preoperative planning of implant placement. Nevertheless, such techniques are not required in cases in which the clinical examination reveals sufficient bone width and where standard radiographic examinations, such as intraoral and panoramic radiography, reveal adequate bone height and space for implant placement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».