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Enregistrement W4280652255 · doi:10.1111/cid.13090

Comparison of the accuracy of two different dynamic navigation system registration methods for dental implant placement: A retrospective study

2022· article· en· W4280652255 sur OpenAlexvenueno aff
Feifei Ma, Feng Sun, Tai Wei, Yu Ma

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImplantCone beam computed tomographyCoronal planeAbsolute deviationOrthodonticsContext (archaeology)Dental implantStandard deviationDentistryComputed tomographySurgeryMathematicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dynamic navigation approaches are widely employed in the context of implant placement surgery, with registration being integral to the accuracy of such navigation. Relatively few studies to date, however, have compared different registration approaches, and such a comparison has the potential to guide the development of more accurate and reliable clinical registration methodology. PURPOSE: This study was developed to compare the accuracy of dynamic navigation-based dental implant placement conducted using either U-tube or cusp registration methods. MATERIALS AND METHODS: Medical records from all patients that had undergone implant surgery between August 2019 and October 2020 in the First Clinical Division of the Peking University Hospital of Stomatology were retrospectively reviewed, with 64 patients and 99 implants ultimately meeting with study inclusion criteria. Implant placement accuracy was gauged via the superimposition of the planned implant position in preoperative cone-beam computed tomography (CBCT) images with the true postoperative implant position in postoperative CBCT images. Accuracy was measured based upon the angular deviation, entry deviation (3-dimensional [3D] deviation in the coronal aspect of the alveolar ridge), and apex deviation (3D deviation in the apical area of the implant) when comparing these two positions. RESULTS: The angular deviation, entry deviation, and apex deviation of all analyzed implants were 3.29 ± 0.17°, 1.29 ± 0.07 mm, and 1.43 ± 0.08 mm, respectively, while in the cusp registration group these respective values were 3.25 ± 1.58°, 1.28 ± 0.60 mm, and 1.34 ± 0.63 mm as compared to 3.35 ± 1.78°, 1.30 ± 0.78 mm, 1.55 ± 0.9 mm in the U-tube group, respectively. No significant differences in accuracy were observed when comparing these two registration techniques. CONCLUSION: Dynamic computer-assisted surgical systems can facilitate accurate implantation, and both the U-tube and cusp registration methods exhibit similar levels of accuracy. As the cusp registration technique can overcome some of the limitations of the U-tube strategy without the need for an additional registration device, it may be more convenient for clinical use and warrants further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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