Influence of implant macrodesign and insertion connection technology on the accuracy of static computer‐assisted implant surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the effect of three different macrodesigns and two different insertion devices on the accuracy of static computer-assisted implant surgery (sCAIS). MATERIALS AND METHODS: Ninety implant replicas with three different macrodesigns: Soft tissue level (TL), bone level (BL), and bone level tapered (BLT) were placed in 30 dental models with two implant insertion devices: Guided adapter and guided screwed-in mount. Preoperative and postoperative positions of implants were compared and the mean angular deviation, crestal, and apical three-dimensional (3D) deviation were calculated for each implant macrodesign and each insertion device. Data were analyzed using analysis of variance, post hoc t-tests and Bonferroni-Holm's adjustment method. P values less than .05 were considered statistically significant. RESULTS: BLT implants had lower mean 3D deviation values at the crest and the apex when compared with 3D deviations with BL and TL implants (P < .05). Also, BLT implants had lower angular deviations, when compared with BL and TL Implants, however, angular deviations were not statistically significant (P > .05). Considering the insertion device method, no significant differences were noted between insertion devices irrespective of the deviation analyzed. CONCLUSION: The macrodesign of dental implants may have an influence on the accuracy of sCAIS, with tapered designs offering slightly better positional accuracy than parallel-walled macrodesigns independent on the method of insertion used.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».