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Enregistrement W4404844242 · doi:10.4018/978-1-6684-9313-7.ch019

Orthodontic Case Management and Finalization With T-Scan Computerized Occlusal Analysis

2024· book-chapter· en· W4404844242 sur OpenAlexaff
Julia Cohen-Lévy

Notice bibliographique

RevueAdvances in medical technologies and clinical practice book series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryOrthodonticsPsychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter reviews T-Scan use in orthodontics from diagnosis to case finishing, and then in retention while defining normal T-Scan recording parameters for orthodontically treated subjects versus untreated subjects. T-Scan use in the case-finishing process is also described, compensating for occlusion changes that occur during “post-orthodontic settling,” as teeth move freely within the periodontium to find an equilibrium position when the appliances have been removed. T-Scan implementation is necessary because, often despite there being a post-treatment visually ‘perfect' Angle's Class I relationship established with the orthodontic treatment, ideal occlusal contacts do not result solely from tooth movement. Creating simultaneous and equal force occlusal contacts following orthodontics can be accomplished using T-Scan data to optimize the end-result occlusal contact pattern. Several tools of the T-Scan software aid the Orthodontist in obtaining an ideal occlusal force distribution and timing during case-finishing. These are the 2 and 3-Dimensional ForceView windows, the Force Percentage per tooth, arch half, and quadrant, the Center of Force (COF) trajectory and icon, the Occlusion Time (OT), and the Disclusion Time (DT). Fortunately, most orthodontic cases remain asymptomatic during and after orthodontic treatment. However, an occlusal force imbalance or patient discomfort may occur along with the malocclusion that needs orthodontic treatment. Symptomatic cases require special documentation at the baseline, and careful monitoring throughout the entire orthodontic process. The clinical use of T-Scan in these “fragile” cases of patient muscle in-coordination, mandibular deviation, atypical pain, and/or TMJ idiopathic arthritis, are illustrated by several case reports. The presented clinical examples highlight combining T-Scan data recorded during case diagnosis, tooth movement, and in case finishing, with patients that underwent lingual orthodontics and orthognathic surgery, orthodontic treatment using clear aligners, or conventional fixed treatment with a camouflage treatment plan, which require special occlusal finishing (where premolars are extracted in one arch only). In addition, a few recent publications will be highlighted that address whether tooth movement with aligners or fixed appliances result in better overall occlusal contact endpoints.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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