Accuracy of Dynamic Computer-Aided Implant Surgery for Biconometric Implant Positioning: A Retrospective Case Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This retrospective study assessed the accuracy of implant positioning with dynamic computer-aided implant surgery (dCAIS) for Toronto Bridge fabrication, using a conometric prosthetic concept and a new intraoral splinting technique (CLIKSS). It compared discrepancies across various anatomical regions, bone qualities, and implant sites. Methods: This study involved 52 patients undergoing full-arch rehabilitation (17 in the mandible, 30 in the maxilla, and 5 in both), with 366 implants placed (125 in the mandible, 241 in the maxilla; 128 in post-extraction sites, and the remainder in healed sites). All implants were immediately loaded. Precision was assessed by measuring linear and three-dimensional (3D) angular deviations between planned and actual implant positions. Results: Measurement errors for apical linear and 3D deviations at the apex and entry point ranged from 0.24 ± 0.10 to 0.55 ± 0.57 mm, and angular deviations varied from 0.32 ± 0.65° to 0.35 ± 0.71°. Maxillary measurements were significantly higher at the entry, apical, and vertical levels, even when comparing anterior and posterior regions with the corresponding mandibular areas, while no differences were found in the angular deviation. Significant discrepancies were observed among different mandibular bone types. Maxillary post-extraction sites exhibited significantly greater deviations than mandibular sites in all parameters except angular deviation. No significant differences were found between healed and post-extraction sites within the same jaw. Conclusions: dCAIS improved implant placement accuracy, leading to predictable prosthetic outcomes, especially during parallel multi-implant insertions. This report introduced dCAIS for conometric/biconometric implant placement combined with the innovative CLIKSS technique as an effective intraoral split method for this prosthesis connection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».