How accurate is Invisalign in nonextraction cases? Are predicted tooth positions achieved?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the accuracy of Invisalign technology in achieving predicted tooth positions with respect to tooth type and direction of tooth movement. MATERIALS AND METHODS: The posttreatment models of 30 patients who had nonextraction Invisalign treatment were digitally superimposed on their corresponding virtual treatment plan models using best-fit surface-based registration. The differences between actual treatment outcome and predicted outcome were computed and tested for statistical significance for each tooth type in mesial-distal, facial-lingual, and occlusal-gingival directions, as well as for tip, torque, and rotation. Differences larger than 0.5 mm for linear measurements and 2° for angular measurements were considered clinically relevant. RESULTS: Statistically significant differences (P < .05) between predicted and achieved tooth positions were found for all teeth except maxillary lateral incisors, canines, and first premolars. In general, anterior teeth were positioned more occlusally than predicted, rotation of rounded teeth was incomplete, and movement of posterior teeth in all dimensions was not fully achieved. However, except for excess posttreatment facial crown torque of maxillary second molars, these differences were not large enough to be clinically relevant. CONCLUSIONS: Although Invisalign is generally able to achieve predicted tooth positions with high accuracy in nonextraction cases, some of the actual outcomes may differ from the predicted outcomes. Knowledge of dimensions in which the final tooth position is less consistent with the predicted position enables clinicians to build necessary compensations into the virtual treatment plan.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle