Remote aligner supervision and STL generation with Dental Monitoring®: Clinical integration and case report
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2> Artificial intelligence is currently being utilized to enhance the efficiency of orthodontic treatment and reduce the need for in-office visits. Dental Monitoring® (DM) facilitates remote supervision of clear aligner fit, oral hygiene, and appliance integrity through patient-performed scans. This case presents a 23-year-old male with an anterior open bite, treated with clear aligners and lower extra-alveolar mini-screws. Personalized clinical protocols developed within the DM platform for guiding aligner changes and monitoring hygiene are described. Each scan generated automated feedback for the patient and detailed reports for the orthodontist. A total of 59 scans were completed, with 88% submitted on time. A significant misfit was detected in 16% of scans, which was managed either by extending the aligner wear or through manual override based on clinical judgment. Hygiene alerts were triggered in 36% of scans, prompting automated reinforcement messages. At the end of treatment, a remote STL file was generated for refinement planning, demonstrating high agreement with intraoral scanning. This case highlights the usefulness of DM in supporting personalized aligner therapy through protocol-based monitoring, improved patient compliance, and reduced clinical viwsits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».