Exploring the Learning Curve of Dental Implant Placement Using a Task‐Autonomous Robotic System Among Young Dentists From Different Specialties—A Pilot Module Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The learning curve effect of dynamic computer-assisted implant surgery (D-CAIS) was observed among inexperienced novice surgeons. The learning curves can provide valuable information for novice surgeons and valid comparisons between new and conventional techniques. Recently, robotic computer-assisted implant surgery (R-CAIS) has shown promise as a novel dental implant surgical technique for both partially and edentulous patients. However, its learning curve remains unknown. PURPOSE: The aim of this study was to explore the learning curve of dental implant placement surgery with a task-autonomous robotic system among young dentists with different specialties. METHODS AND MATERIALS: Four young dentists (mean age: 25.3 ± 1.5 years at the beginning of their first attempt) with equal representation of males and females and with different specialties participated in this study. None of the participants had prior experience in R-CAIS. Each operator placed eight implants over eight attempts using a semi-active task-autonomous robotic system. Among the eight implants, four were straight lateral incisor implants, and four were 30°-tilted premolar implants. The implants were placed in each dental quadrant of the maxillary and mandibular jaw modules. The operation time was recorded. Coronal, apical, and angular deviations between the planned and actual sites of implant placement were measured by merging preoperative and postoperative cone-beam computed tomography (CBCT) scans. The data were analyzed with repeated-measures ANOVA (α = 0.05). RESULTS: The mean time for implant placement was associated with the number of attempts (p < 0.01). The time taken for the second attempt was significantly shorter than that of the first attempt (33.26 vs. 30.47 min; p < 0.001) then it plateaued. Three-dimensional (3D) angular (p = 0.31), coronal deviation (p = 0.26), and apical deviation (p = 0.06) did not differ significantly among attempts. The mean values and standard deviations of 3D coronal deviation, 3D apical deviation, and 3D angular deviation were 0.71 ± 0.31 mm, 0.72 ± 0.30 mm, and 0.94 ± 0.58°, respectively. Neither the position of the jaw (p > 0.59) nor the tilt angle of the implant (straight or 30°-tilted, p > 0.85) was related to implant placement accuracy. CONCLUSIONS: Dentists quickly learned the basic workflow of R-CAIS and thus facilitated the clinicians in the mastery of implant placement on edentulous jaw modules, leading to a comparable operating speed and high precision. Moreover, the accuracy of placement of straight and tilted implants in both the maxilla and mandible with R-CAIS was satisfactory.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».