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Enregistrement W4301599855 · doi:10.1111/cid.13137

Influence of digital implant analog design on the positional trueness of an analog in additively manufactured models: An in‐vitro study

2022· article· en· W4301599855 sur OpenAlexvenueno aff
Severino J. Mata‐Mata, Mustafa Borga Dönmez, Luiz Meirelles, William M. Johnston, Burak Yılmaz

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplantReplicaScannerCoronal planeMaxillary first molarMaterials scienceDentistryComputer scienceOrthodonticsBiomedical engineeringEngineeringMolarMedicineArtificial intelligenceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited evidence exists regarding the accuracy of implant analog position in printed models, particularly when implant analogs with varying designs are used. PURPOSE: To evaluate the effect of digital implant analog (DIA) design on the trueness of their position in additively manufactured digital implant models (DIMs) and to compare with that of a conventional implant analog in a stone cast. MATERIALS AND METHODS: A dentate maxillary model with a conventional implant analog (Nobel Biocare Implant Replica 4.3 mm CC RP) at left second premolar site was digitized by using a laboratory scanner (3Shape D2000) and a (SB) scan body to generate the master standard tessellation language (STL) file (M0). 12 custom trays were fabricated on M0 file and conventional polyvinylsiloxane impressions of the model were made. All impressions were poured after inserting conventional implant analogs (Nobel RP Implant Replica) (Group A). Model was then digitized with an intraoral scanner (TRIOS 3) and the same SB, and DIMs with three different DIA designs (Nobel Biocare [Group B], Elos [Group C], and NT-trading [Group D]) were generated (Dental System-Model Builder). 12 DIMs of each design were additively manufactured and corresponding DIAs were inserted. All models were digitized by using the same laboratory scanner and SB, and these STLs were transferred to a 3D analysis software (Geomagic Control X), where the STL files of the models were superimposed over M0. Linear and 3D deviations at three selected points on SB (implant-abutment connection, most cervical point on SB, and most coronal point on SB) as well as angular deviations on two planes (buccolingual and mesiodistal) were calculated. Analysis of variance (ANOVA) and Bonferroni corrected t-tests were used to analyze the trueness of implant analog positions (α = 0.05). RESULTS: The interaction of main effects significantly affected linear (p < 0.001) and angular deviations (p = 0.020). At point 1, group D had higher deviations than groups A and B (p ≤ 0.015). In addition, groups A and D had higher deviations than group B at point 4 (p < 0.001). While group C had similar linear deviations to those of other groups at point 1 and point 4 (p ≥ 0.192), the differences among test groups at point 2 were nonsignificant (p ≥ 0.276). Group B had lower angular deviations than groups C (p = 0.039) and D (p = 0.006) on buccolingual plane. CONCLUSIONS: Analog design affected the trueness of analog position as proprietary, pressure/friction fit DIA (group B) had higher linear trueness than screw-retained DIA (Group D) and conventional implant analog (group A). In addition, pressure/friction fit DIA had the highest angular trueness among tested DIAs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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