Comparison of reproducibility and workability of single and adjacent implant placement protocol under dynamic real time navigation systems between operators: A clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic navigation (DN), a computer-assisted technique integrating CBCT data and real-time video, has emerged as a promising approach to place implants in the recent years. This study aims to evaluate the consistency and ease of use of a dynamic navigation system for implant placement by comparing the accuracy in single and adjacent implant placements and workability achieved by three different operators. This study included Forty-eight patients requiring dental implants, total of sixty implants were randomly assigned to 3 operators of varying experiences, the implants were planned and placed under DN. The accuracy of implant placement were measured in terms of mesio-distal, apico-coronal displacement and angulations using Evalunav application ( Navident, Claronav, Canada ). Secondary outcome variables are the number of errors encountered during the procedure and the time taken for the procedure by different practitioners. Kruskal Wallis Test followed by the Post hoc Mann Whitney U test. The level of significance was set at P < 0.05. There were no significant differences in the accuracy of single implants (P > 0.05). For adjacent implants (T1), the displacement in mesiodistal direction was significantly different (P = 0.003) and also for apico-coronal position of T1-abutment group when compared to controls with a P value of 0.026. Experienced surgeons had the highest error rates as well and longest time (18.27 ± 5.62 versus 15 min). The operating surgeon do not determine the accuracy rather the navigation system comes with a steep learning curve that needs to be acquired prior to practicing the same.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».