Clinical outcomes of lithium disilicate glass-ceramic crowns fabricated with CAD/CAM technology: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The use of ceramic materials and the computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology for the fabrication of complete-coverage restorations has significantly increased in the last decade. The aim of this study was to evaluate the survival rate of anterior and posterior monolithic and bilayered lithium disilicate glass-ceramic (LDGC) CAD/CAM crowns, and to identify the types of complications associated with the main clinical outcomes reported in clinical trials. MEDLINE/PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, and ClinicalTrials.gov were searched by 2 independent reviewers for clinical studies published between 2006 and 2019, following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. The electronic search was supplemented by a hand search. Quality assessment for the included studies was performed. Qualitative and quantitative data was extracted from each study. Out of 219 studies, 6 studies that evaluated LDGC CAD/CAM crowns were identified and used for data extraction. The included studies had 154 participants, who received 204 crowns. The shortto medium-term survival and success rates were high. Biological complications occurred more frequently than technical complications. No esthetic complications were reported. This review indicated that the medium-term survival rate of LDGC CAD/CAM crowns was high. Further multicenter studies with longer follow-ups and larger sample sizes are needed in order to augment the data already in existence.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».