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Enregistrement W4391469932 · doi:10.3390/medicina60020260

Expediting the Rehabilitation of Severely Resorbed Ridges Using a Combination of CAD-CAM and Analog Techniques: A Case Report

2024· article· en· W4391469932 sur OpenAlexaff
Carlos A. Jurado, Francisco X. Azpiazu‐Flores, Chin‐Chuan Fu, Silvia Rojas‐Rueda, Gerardo Guzman‐Perez, Franciele Floriani

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDenturesRehabilitationCADDentistryExpeditingQuality of life (healthcare)RetrievabilityOrthodonticsComputer scienceEngineeringEngineering drawingPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the life expectancy increasing, there is a growing need for prosthetic dental treatments to restore the oral health, function, and quality of life of edentulous patients. Presently, only a few articles are available describing the oral rehabilitation of patients with severely resorbed ridges with milled complete dentures. This clinical case report provides a straightforward protocol consisting of a combination of analog and digital techniques for the rehabilitation of edentulous patients with severely resorbed ridges with milled fixed and removable complete dentures. This technique permits the minimization of the number of appointments, improves patient comfort, allows for the digital archiving of important clinical data, and permits the manufacture of prostheses with improved mechanical properties. These favorable outcomes were achieved by using the patient's existing PMMA complete denture as a custom tray for a final impression with light-bodied Polyvinylsiloxane. Subsequently, the resulting models were digitized, and a digital complete denture was designed and manufactured in an expedited manner using CAD-CAM techniques. Therefore, this case report highlights the potential of CAD/CAM technology to predictably restabilize oral functions and improve patients' quality of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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