3D printing vs traditional workflow for the fabrication of mandibular implant overdentures: study protocol for a mixed-methods cross-over RCT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complete tooth loss is a significant global oral health issue, particularly impacting older individuals with lower socioeconomic status. Computer-assisted technologies enhance oral healthcare access by the elderly. Despite promising in vitro reports on digital denture materials, evidence from randomized clinical trials (RCTs) is lacking to verify their performance. This cross-over RCT will investigate whether 3D-printed implant-retained mandibular overdentures (IMO) are more satisfactory for edentulous seniors than those made through traditional methods. METHODS/DESIGN: We will recruit 26 completely edentulous participants (any sex/gender) based on the following eligibility criteria: age ≥ 60 years, no tooth extraction in the past 12 months, two implants in the lower jaw, and need for new dentures in both jaws. Each participant will receive two denture pairs, either manufactured by 3D printing or traditionally, to be worn in a random order. A timeline of 3 months with each denture pair will be considered for outcome assessment (total: 6 months). Patient satisfaction with dentures will be measured by the McGill Denture Satisfaction Questionnaire. We will evaluate other patient-reported outcomes (including oral health-related quality of life) as well as clinician-assessed quality and cost. At the end of the trial, participants will choose which denture pair they wish to keep and interviewed about their experiences with the 3D-printed IMO. The quantitative and qualitative data will be incorporated through an explanatory mixed-methods strategy. A final quantitative assessment will happen after 12 months with the preferred IMO to assess the long-term performance and maintenance needs. DISCUSSION: This mixed-methods RCT will explore patient experiences with 3D-printed IMOs, aiming to assess the potential for altering clinical practice and dental public health policies. Our results will inform policies by showing whether 3D printing offers comparable outcomes at lower costs, facilitating greater access to oral care for the elderly. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT06155630, Registered on 04 December 2023. https://classic. CLINICALTRIALS: gov/ct2/show/NCT06155630.
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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 | 0,048 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,011 |
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 ».