Accuracy of Robotic Computer‐Assisted Implant Surgery for Transcrestal Sinus Floor Elevation: A Retrospective Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the accuracy of robotic computer-assisted implant surgery (r-CAIS) for transcrestal sinus floor elevation (TSFE) with simultaneous implant placement. MATERIALS AND METHODS: Virtual sinus elevation and a stepwise drilling plan were created on the robotic operating system before surgery. Robotic arm automatically executed drilling tasks during procedure. Fourteen implants in ten patients with missing teeth in the posterior maxilla were placed by robotic computer-assisted implant surgery through TSFE. Deviations between the planned and placed implants were evaluated with an immediate postoperative CBCT scan. The coronal, apical, and angular deviations between the planned and actual implant placement were measured. RESULTS: A total of 10 patients with edentulism in the posterior maxilla were included, and 14 implants were placed. The robot-assisted TSFE with simultaneous implant surgery exhibited a mean global coronal deviation of 0.72 mm (range: 0.32-1.57 mm, 95% CI: 0.52-0.92 mm), a mean global apical deviation of 0.78 mm (range: 0.33-1.50 mm, 95% CI: 0.60-0.96 mm), and an angular deviation of 2.20° (range: 0.16°-8.70°, 95% CI: 0.82°-3.60°), respectively. Throughout the surgical intervention, no immediate or significant complications were noted, and no evidence of complications such as tissue perforation or premature implantation failure was documented in the postoperative phase. CONCLUSIONS: The r-CAIS-assisted TSFE demonstrated potential techniques for implant osteotomy and placement. Nevertheless, further clinical trials are necessary to reinforce evidence-based clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».