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Enregistrement W2900594522 · doi:10.1563/aaid-joi-d-17-00142

Accuracy of Casts Fabricated by Digital and Conventional Implant Impressions

2018· article· en· W2900594522 sur OpenAlexaff
Lauren Bohner, Marcel Hanisch, Graziela De Luca Canto, Eduardo Mukai, Newton Sesma, Pedro Tortamano Neto

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Implantology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryImplantOrthodonticsDental implantComputer scienceMedicineBiomedical engineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare the accuracy of stereolithographic casts (SCs) with those obtained using conventional implant impressions. An epoxy resin model containing dental implants was used as master model. Dental casts (n = 10) were fabricated through both conventional and digital implant impressions. The conventional casts (CCs), SCs, and the master model were digitized, and the accuracy was determined through a deviation analysis and linear measurements. Data were analyzed using paired Student t test with P < .05. The SCs showed higher deviation at the vestibular area (CC: 41 ± 28.87 μm; SC: 117 ± 36.83 μm) and lingual cusps (CC: 40.70 ± 19.79 μm; SC: 80 ± 42.95 μm) in comparison with CCs. No statistically significant difference was found for linear measurements of conventional and digital casts. The entire-arch accuracy was comparable between casts. However, SCs were less accurate at the cusp level in comparison with CCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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