A systematic review of the accuracy of digital surgical guides for dental implantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This review aimed to reveal the influence of implant guides on surgical accuracy with regard to supporting types, manufacturing methods and design (including fixation screws and sleeves). METHODS: A literature search related to accuracy of surgical guides for dental implantation was performed in Web of Science and PubMed. Studies with in vivo or in vitro deviation data published in recent 5 years (2018-2022) were included and assessed by Newcastle-Ottawa Scale with regard to risk of bias and reliability degree of clinical studies. Accuracy-related deviation data were summarized as forest plots and normal distributions. RESULTS: Forty-one articles were included with high degree of credibility. Data showed that implant surgery accuracy can be achieved with mean distance deviation < 2 mm (most < 1 mm) and angular deviation < 8° (most < 5°). CONCLUSIONS: Bilateral tooth-supported guides exhibited highest in vitro accuracy and similar in vivo accuracy to unilateral tooth-supported guides; mucosa-supported guides exhibit lowest in vivo accuracy, while its in vitro data showed low credibility due to mechanical complexity of living mucosa tissue. Milling exhibited higher in vivo accuracy of guides than 3d-printing, though further data support was needed. Design of fixation screws and sleeves of implant guides affected the surgical accuracy and might remain a research focus in near future. However, lack of universal evaluation standards for implantation accuracy remained a major problem in this field. The influence of implant guides on surgical accuracy revealed in this review might shed light on future development of dental implantology.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».