Does a fully digital workflow improve the accuracy of computer‐assisted implant surgery in partially edentulous patients? A systematic review of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate implant placement is essential in reducing post-treatment complications and in ensuring a successful treatment outcome. PURPOSE: To compare the accuracy of fully-guided static computer-assisted implant surgery (s-CAIS) using partially- and fully-digital workflows. MATERIALS AND METHODS: Electronic and manual literature searches were performed to collect evidence concerning the accuracy of fully-guided s-CAIS procedures utilizing tooth-supported guides. Quantitative analysis was conducted to evaluate the accuracy of partially- and fully-digital workflows, and survival rates and complications were qualitatively analyzed. RESULTS: Thirteen studies, including 6 randomized controlled trials and 7 prospective clinical studies, were selected for quantitative and qualitative synthesis. A total of 669 implants in 325 patients using s-CAIS were available for review. Meta-analysis of the accuracy revealed a total mean angular deviation of 2.68° (95% CI: 2.32°-3.03°); mean global coronal deviation of 1.03 mm (95% CI: 0.88-1.18 mm); mean global apical deviation of 1.33 mm (95% CI: 1.17-1.50 mm); and mean depth deviation of 0.59 mm (95% CI: 0.46-0.70 mm). Minimal differences were found between the two different workflows. Few complications were reported, and survival rates were between 97.8% to 100% (range of follow-up: 12 to 24 months) in the available studies. CONCLUSION: Similar accuracy is obtained when implants are placed in partially edentulous patients using fully-guided s-CAIS, independently of the workflow utilized.
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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 | 0,024 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».