Clinical and laboratory passive fit assessment of implant‐supported zirconia restorations fabricated using conventional and digital workflow
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term success of implant-supported restorations can be affected by the accuracy of the prosthodontic workflow which may differ between conventional and digital techniques. PURPOSE: The purpose was to compare the fit of two-implant-supported restorations, fabricated using conventional and digital workflows and to assess the influence of distance and angulation between the implants on the passive fit of the prosthesis. The SR test was selected to evaluate the fit of two-implant-supported zirconia restorations. MATERIALS AND METHODS: Forty-eight zirconia two-implant-supported restorations were fabricated according to conventional (group C, n = 24) and digital (group D, n = 24) workflows. The SR parameter was calculated as a difference of rotation angles of each screw in passive and nonpassive situations. SR values between groups C and D were compared by performing measurements intraorally, on master and control casts. RESULTS: SR intraorally in group C (16.25 ± 15.52°) was higher than it was in group D (13.85 ± 10.78°), but the difference was not statistically significant (P = .557). While measuring SR on the master cast, group C SR (6.04 ± 7.43°) had lower values than group D (13.12 ± 13.86°) (P = .0039). No statistically significant correlations were found between SR measurements and inter-implant distance or angulation. Restorations with inter-implant angle higher than 10° differed significantly from those with less than 10° angulation. CONCLUSIONS: Digital restorations had a better fit on the control cast, which was used as a reference in this study. Angulation of more than 10° between the implants could negatively affect the passive fit of the digitally fabricated restorations intraorally.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».