Efficacy and Predictability of Maxillary and Mandibular Dental Arch Expansion with Clear Aligners in Prepuberal Subjects: A Digital Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Previous studies on clear aligner therapy (CAT) in mixed dentition primarily focused on the predictability of maxillary arch expansion. However, limited evidence is available regarding mandibular arch changes, particularly in relation to inter-arch coordination. This study aims to evaluate the effectiveness and predictability of dental expansion in both the upper and lower arches using Invisalign First® aligners. Methods: A retrospective analysis was conducted with 15 participants. Dental expansions were assessed before and after treatment using iTero intraoral scans processed with 3D analysis software. Measurements were compared to the predicted movements planned in ClinCheck®. Data normality was verified (Shapiro–Wilk test), descriptive statistics were calculated, and paired t-tests were performed to compare clinical and predicted expansions, with significance set at 0.05. Results: Clear aligners achieved effective dento-alveolar expansion in both arches. Predictability was higher at the cusp level than at the gingival level, indicating a tendency toward tipping movements rather than bodily expansion. The study also highlighted mandibular expansion outcomes and gingival-level discrepancies, providing new insights compared to the previous literature. Minor differences between predicted and achieved movements were observed, partly attributable to natural growth and deciduous tooth exfoliation. Conclusions: Clear aligners are effective in achieving maxillary and mandibular arch expansion in mixed dentition, with good predictability at the coronal level. Overengineering buccal root torque may help promote bodily expansion and reduce cuspal–gingival discrepancies. Further studies with larger sample sizes are needed to optimize treatment planning and predictability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».