Effect of a Bone‐Flattening Drill on the Accuracy of Fully Guided Implant Surgery: An In Vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether a bone-flattening drill improves implant placement accuracy in static, computer-assisted implant surgery across different ridge morphologies. MATERIALS AND METHODS: Thirty 3-D printed maxillary models, each featuring a flat and a 20° sloped healed ridge, were randomly allocated to three drilling protocol groups (n = 10 models per group, 60 total implants). In the flattening-drill group (FL), bone preparation was performed with a flattening drill followed by the manufacturer's drilling sequence. The initial drill group (IN) began directly with the initial drill and subsequent drilling sequence, while the final drill group (FN) commenced from the final drill. Fully guided surgical templates with resin sleeves were used. Positional accuracy-platform, apex, angular, and depth deviation-was assessed by digital superimposition of planned versus actual implant positions. Statistical analyses were performed using two-way analysis of variance with post hoc comparisons. RESULTS: The FL group demonstrated significantly superior accuracy over the conventional drilling protocols across all parameters. The platform deviation in the FL group (0.36 ± 0.17 mm) was lower than the IN group (0.57 ± 0.21 mm) and FN group (0.99 ± 0.43 mm) (p < 0.001). The angular deviation showed a similar pattern, being 2.92° ± 1.13°, 4.17° ± 1.48°, and 5.95° ± 2.84° in the FL, IN, and FN groups, respectively (p < 0.001). The ridge inclination significantly affected accuracy in the FL and IN groups, while the FN group showed consistently poor accuracy regardless of the ridge morphology. The 95% confidence intervals in the FL group remained within clinically acceptable ranges for both flat and sloped healed ridges. CONCLUSIONS: The use of a bone-flattening drill as an initial drilling step significantly improved the guided implant surgery accuracy compared with conventional protocols. This modification offers a practical solution for achieving predictable implant positioning, especially on sloped ridges, thereby supporting optimal prosthetic outcomes. CLINICAL SIGNIFICANCE: The bone-flattening-drill protocol might provide clinicians with a reliable method for increasing implant placement accuracy to within clinically acceptable ranges and reducing the risks of prosthetic complications and revision procedures. Further in vivo validation is required.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».