A novel digital and visualized guided bone regeneration procedure and digital precise bone augmentation: A case series
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although the traditional bone augmentation technology can basically meet the clinical needs at present, the effect of bone augmentation in most cases is related to the experience of the operator. Propose This study commits to providing a digital solution for precise bone augmentation in the field of oral implantology. Materials and methods After collecting the data of patients' intraoral scanning and DICOM (digital imaging and communications in medicine), the implant position is digitally designed, and the alveolar bone is digitally augmented around the ideal implant position. On the premise of ensuring that the thickness of labial bone is 2 mm, and there is sufficient alveolar bone 3 to 4 mm apically from the ideal gingival margin for implant placing, we carry out excessive augmentation of 0.5 and 1 mm on the labial bone and alveolar crest, respectively, to compensate for possible bone resorption after 6 months. After 3D printing the reconstructed alveolar bone model, the titanium mesh is trimmed and preformed on the alveolar bone model. Outcomes are reported in terms of mean values (5%‐95% percentile values). Results Thirty implant sites have accepted this novel virtually designed alveolar bone augmentation. Before the second‐stage surgery, the average vertical bone gain was 2.48 mm (0.29‐6.32), the average horizontal bone gain was 4.11 mm (1.19‐8.74), the average height of the residual alveolar bone above the implant platform was 1.44 mm (0.59‐2.92), the average thickness of the labial bone width at the implant platform was 2.00 mm (0.93‐3.64), the average thickness of the labial bone width at 2 mm apically from the implant platform was 2.74 mm (1.40‐5.46). The virtual augmentation of each tooth position was 349.41 mm3 (165.70‐482.70), while the actual augmentation of each tooth position was 352.94 mm3 (159.24‐501.78), the accuracy of the final actual augmentation reached 95.82% (range from 88.53% to 99.15%). Conclusion This case series suggests that a virtually digital guided bone regeneration (GBR) workflow is precise and controllable. The practicality, safety and effectiveness of this procedure needs to be compared to other bone augmentation procedures in randomized controlled trials.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».