Trueness and Passivity of Digital and Conventional Implant Impressions in Edentulous Jaws: A Prospective Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare the linear and angular deviations of conventional implant (CI) and digital implant (DI) impression techniques in edentulous jaws with four or six implants. MATERIALS AND METHODS: Twenty participants (12 men, 8 women; mean age 58.6 years) with complete edentulous maxillary (n = 8) or mandibular (n = 12) arches were included. Each patient received four or six dental implants (Straumann BLX). Both CI and DI were performed using randomized sequences. Linear and angular deviations were measured between the reference scan (coordinated measuring machine) and the CI (desktop scanner) and DI (intraoral scanner, IOS) using CATIA software (Dassault Systèmes). Framework passivity was evaluated using the Sheffield one-screw test. The Shapiro-Wilk test determined data normality (p < 0.05), and nonparametric statistical tests were applied using statistical software. RESULTS: Descriptive statistics showed a mean linear discrepancy of 29.05 (84.80 μm) for CI and 6.95 (154.10 μm) for DI, with angular deviations of 0.06° (0.36°) for CI and 0.05° (1.40°) for DI. No statistically significant differences were found in linear (p = 0.38) or angular (p = 0.12) measurements between CI and DI. Framework passivity testing showed that both techniques achieved passive fit in 17 out of 20 cases (85%), with the reference scan achieving passivity in 18 (90%) cases. Distal implants, particularly in the upper jaw, exhibited greater discrepancies, but none were statistically significant. CONCLUSIONS: No significant differences in trueness were found between CI and DI techniques. Both methods demonstrated comparable trueness and framework passivity, supporting the use of IOS as a reliable alternative to CI in edentulous jaws with multiple implants.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».