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Enregistrement W4283162875 · doi:10.1002/cre2.605

Agreement of in vitro orthodontic measurements on dental plaster casts and digital models using Maestro 3D ortho studio software

2022· article· en· W4283162875 sur OpenAlexaff
Elaheh Rafiei, Alireza Haerian, Pooya Fadaei Tehrani, Mohammad Amin Shokrollahi

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Dental Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudioSoftwarePlaster CastsComputer graphics (images)DentistryOrthodonticsEngineering drawingComputer scienceMaterials scienceMathematicsEngineeringMedicineProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Diagnostic casts are one of the standard components of orthodontic records. But they have several drawbacks such as the need for physical space for storage and the risk of breaking due to their brittle composition. Today, the digitalization of orthodontic models is a progress in orthodontics. The purpose of this study was to compare and evaluate common orthodontic linear measurements on plaster casts and digital 3D models using Maestro 3D ortho studio® scanner and software (AGE Solutions®, Pontedera, Italy). MATERIALS AND METHODS: Study casts of 30 orthodontic patients were selected. Tooth width, space analysis, Bolton analysis, overjet, overbite, and linear measurements of dental arch dimensions were performed by two examiners on plaster casts and digital models. STATISTICAL ANALYSIS: Intra- and interexaminer agreements were evaluated in both manual and digital methods and paired t test was used for evaluating the agreement between the manual and digital measurement. The significance level was set at 0.05. RESULTS: The intraexaminer agreement was excellent (ICC > 0.75) for most variables in both manual and digital methods. The correlation between the two examiners was significant (p < .05) for most manual and digital measurements. The differences between the manual and digital measurements, although maybe statistically significant, were not clinically significant for most variables. CONCLUSION: The use of "Maestro 3D" (AGE Solutions, Pontedera, Italy) scanner and software was acceptable for orthodontic diagnostic measurements instead of study casts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,132 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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