Effect of length and location of edentulous area on the accuracy of prosthetic treatment plan incorporation into cone‐beam computed tomography scans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effects of length and location of the edentulous area on the accuracy of prosthetic treatment plan incorporation into cone-beam computed tomography (CBCT) scans has not been investigated. PURPOSE: To evaluate the effect of length and location of the edentulous area on the accuracy of prosthetic treatment plan incorporation into CBCT scans using different methods. MATERIAL AND METHODS: Direct digital scans of a completely dentate master model with removable radiopaque teeth were made using an intraoral scanner, and digital scans of stone duplicates of the master model were made using a laboratory scanner. Specific teeth were removed to simulate different clinical situations and their CBCT scans were made. Surface scans were registered onto the CBCT scans. Radiographic templates for each clinical situation were also fabricated and used during CBCT scans of the master models. Using metrology software, three-dimensional (3D) deviation was measured on standard tesselation language (STL) files created from the CBCT scans against an STL file of the master model created from a CBCT scan. Statistical analysis was done using the MIXED procedure in a statistical software and Tukey HSD test (α =.05). RESULTS: The interaction between location and method was significant (P = .009). Location had no significant effect on registration methods (P > .05), but on the radiographic templates (P = .011). Length of the edentulous area did not have any significant effect (P > .05). CONCLUSIONS: Accuracy of digital image registration methods was similar and higher than that of radiographic templates in all clinical situations. Tooth-bound radiographic templates were significantly more accurate than the free-end templates. The results of this study suggest using image registration instead of radiographic templates when planning dental implants, particularly in free-end situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».