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Enregistrement W2965224357 · doi:10.1111/cid.12821

The effect of scanning the palate and scan body position on the accuracy of complete‐arch implant scans

2019· article· en· W2965224357 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan M. Mizumoto, Gülce Alp, Mutlu Özcan, Burak Yılmaz

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage stitchingScannerImplantPosition (finance)Significant differenceOrthodonticsMedicineNuclear medicineDentistryComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whether stitching the palate during intraoral digital scans of implants would improve, scanning accuracy is unclear. PURPOSE: Evaluate the effect of stitching the palate and the scan body position on the trueness (distance and angular deviation) and precision of digital scans in a completely edentulous situation. MATERIALS AND METHODS: An edentulous maxillary model with four parallel dental implant analogs was fabricated and intraoral scan bodies were attached. The entire surface was scanned using an industrial scanner to generate a master reference model digital scan (MRM-DS). Digital scans of the master model were made using an intraoral scanner and the resulting scans were divided into two groups [stitched palate (S) and unstitched palate (U)]. All test scans were converted to STL files and superimposed over the MRM-DS. RESULTS: For trueness, scan body position had a significant effect on distance (P < .001) and angular (P < .001) deviation values. In terms of precision, no significant difference was found in distance (P = .051) and angular deviations (P = .36) between stitched and unstitched techniques. CONCLUSIONS: The accuracy and precision of digital scans of edentulous maxillary arch was similar independent of stitching or unstitching the palate. Position of the implant had a significant effect on trueness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,373 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations74
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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