MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4319812932 · doi:10.1111/cid.13190

Effect of intraoral scanner and fixed partial denture situation on the scan accuracy of multiple implants: An in vitro study

2023· article· en· W4319812932 sur OpenAlexvenueno aff
Mustafa Borga Dönmez, Ayse Mathey, Fabio Gäumann, Amber Mathey, Burak Yılmaz, Samir Abou‐Ayash

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerPremolarImplantCERECComputer scienceMolarOrthodonticsBiomedical engineeringMaterials scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accuracy of intraoral implant scans may be affected by the region of the implant and the type of the intraoral scanner (IOSs). However, there is limited knowledge on the scan accuracy of multiple implants placed for an implant-supported fixed partial denture (FPD) in different partially edentulous situations when digitized by using different IOSs. PURPOSE: To investigate the effect of IOS and FPD situation on the scan accuracy of two implants when partial-arch scans were performed. MATERIALS AND METHODS: Tissue level implants were placed in 3 maxillary models with implant spaces either at right first premolar and right first molar sites (Model 1, 3-unit FPD), at right canine and right first molar sites (Model 2, 4-unit FPD), or at lateral incisor sites (Model 3, 4-unit FPD). Reference standard tessellation language (STL) files of the models were generated by using an optical scanner (ATOS Capsule 200MV120). Two IOSs (CEREC Primescan [CP] and TRIOS 3 [TR]) were used to perform partial-arch scans (test-scans) of each model (n = 14), which were exported in STL format. A metrology-grade analysis software (GOM Inspect 2018) was used to superimpose test-scan STLs over the reference STL to calculate 3D distance, inter-implant distance, and angular (mesiodistal and buccopalatal) deviations. Trueness and precision analyses were performed by using bootstrap analysis of variance followed by Welch tests with Holm correction (α = 0.05). RESULTS: Trueness of the scans was affected by IOS and FPD situation when 3D distance deviations were considered, while inter-implant distance, mesiodistal angular, and buccopalatal angular deviations were only affected by the FPD situation (p < 0.001). Scan precision was affected by the interaction between the IOSs and the FPD situation when 3D distance and buccopalatal angular deviations were concerned, while IOSs and FPD situation were effective when all deviations were concerned (p≤ 0.001). When 3D distance deviations were considered, CP scans had higher accuracy TR scans in Models 1 and 3 (p ≤ 0.002), and the Model 1 scans had the highest accuracy (p < 0.001). When inter-implant distance deviations were considered, Model 1 scans had the highest accuracy with CP and higher accuracy than Model 2 when TR was used (p ≤ 0.030). When mesiodistal angular deviations were considered, Model 1 scans had the highest accuracy (p ≤ 0.040). When buccopalatal angular deviations were considered, Model 1 scans had the highest accuracy among models when CP was used (p ≤ 0.020). CONCLUSIONS: Posterior 3-unit fixed partial denture implant scans, CP scans, and combination of these two factors had accuracy either similar to or better than their tested counterparts.

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)0,005
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Implant Dentistry and Related Research→Même sujetDental Implant Techniques and Outcomes→Travaux en français237 207→