Evaluation of efficacy of digital or virtual bite registration over conventional techniques- A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bite registration procedures have been transformed by the digital revolution in dentistry, thus it is now necessary to compare the accuracy of digital or virtual techniques to conventional ones. Aim: To assess the accuracy of digital or virtual bite registration systems in comparison to conventional methods to clarify any potential advantages or disadvantages. Methodology: A thorough search in numerous databases, including PubMed, Embase, the Cochrane Library, Scopus, and Web of Science, was carried out in accordance with PRISMA criteria. The review focused on the accuracy of digital or virtual bite registration and covered a variety of study formats, including randomized controlled trials, clinical studies, and in-vitro investigations. For each of the included 7 studies, a thorough assessment of bias was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias tool. As there would be expected variability in study designs, data synthesis required both a narrative explanation of the results and a qualitative synthesis. Results: This systematic review compared 7 studies on traditional bite registration methods versus digital/virtual techniques. Digital techniques highlighted improved efficiency and innovation with increased speed, accuracy, and integration advantages. Evaluations performed with the Newcastle-Ottawa Scale and ROBINS-I tool showed little bias in cross-sectional studies. Nevertheless, in vitro studies have identified biases in participant selection and result reporting, indicating a need for better study rigor and reporting standards. A study received a noteworthy 8 out of 9 score on the Newcastle-Ottawa Scale, indicating strong methodology with careful sample selection, solid comparability, and comprehensive outcome evaluation, enhancing its credibility in assessing bite registration techniques. Conclusion: The benefits of digital/virtual bite registration methods over traditional ones are demonstrated in this systematic review, which also shows how these methods improve speed, accuracy, and integration. Although some studies have shown biases, overall results support the validity and efficiency of digital techniques in improving dental practice.
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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 | 0,025 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».