Marginal and internal fit of CAD/CAM frameworks in multiple implant‐supported restorations: Scanning and milling error analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology improving prosthesis fit, errors inherent to digital workflow still exist. PURPOSE: To measure scanning/milling errors, and identify factors influencing marginal (MD) and internal discrepancy (ID). MATERIALS AND METHODS: After scanning, 22 conical abutments in 5 master casts, 6 suprastructures with more than 2 implants (3, 4, and 6) were CAD designed. Angular deviation and errors in the vertical/horizontal planes were analyzed using a coordinate measuring machine (CMM). CAD suprastructures were milled and MD/ID evaluated with micro-computed tomography (CT) and optic microscopy (OM) at one screw test (OST) and final fit test (FFT). RESULTS: Mean scanning errors, at the vertical/horizontal planes, and angulation error were 3 μm ± 13, 44 μm ± 34, 0.3° ± 0.2°, respectively. Angulation errors nearly double in structures >3 abutments (0.26°vs 0.4°). OM MD in FFT/OST was 57.7 μm ± 13.9/100.7 μm ± 34.6, respectively. Micro-CT FFT-MD was 38.9 μm ± 12.8. Lineal/perimetral ID was 49.6 μm ± 11.9 and 108.2° ± 41.8, respectively. Structures >3-implants were 2.3 times more likely to present higher MD (CI95%:0.4-13.6). Nearly all the internal horizontal gap was due to scanning errors (44 of 49.6 μm). Horizontal scanning errors were three times more likely to present greater ID (CI95%:0.5-17.4). CONCLUSION: Horizontal plane scanning errors are greater than vertical errors. Scanning angulation/milling errors are higher for suprastructures>3implants. Scanning/milling errors are associated with ID/MD, respectively, leading to micro-gap formation. A CMM reduces scanning errors in >3-implant-frameworks before milling the final piece.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».