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Enregistrement W4415560354 · doi:10.3390/app152111405

Comparative Evaluation of Two Dynamic Navigation Systems vs. Freehand Approach and Different Operator Skills in Endodontic Microsurgery: A Cadaver Study

2025· article· en· W4415560354 sur OpenAlexaboutno aff
Umberto Gibello, Elina Mekhdieva, Mario Alovisi, Luca Cortese, Andrea Cemenasco, A Cassisa, Caterina Chiara Bianchi, Vittorio Monasterolo, Allegra Comba, Andrea Baldi, Vittorio Fenoglio, Elio Berutti, Damiano Pasqualini

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Torino
Mots-clésCadaverSoftwareDICOMCoronal planeEndodonticsOsteotomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: The purpose of the study is to determine and compare the accuracy and efficiency of two dynamic navigation systems (DNS)—Navident (ClaroNav, Canada) and X-Guide (Nobel Biocare, Switzerland)—vs. a free-hand (FH) approach in performing endodontic microsurgery (EMS) on human cadavers. Methods: a total of 119 roots of six cadavers were randomly divided into three groups (Navident/X-Guide/FH). The cadavers’ jaws were scanned pre-operatively with computed tomography. The DICOM data were uploaded and digitally managed with software interfaces for registration, calibration, and virtual planning of EMS. Osteotomy was performed under DNS control and using a dental operating microscope (FH control group). Post-operative scans were taken with same settings as preoperative. Accuracy was then determined by comparing pre- and post-scans of coronal and apical linear, angular deviation, angle, length, and depth of apical resection. Efficiency was determined by measuring the procedural time of osteotomy, apicectomy, retro-cavity preparation, the volume of substance, and cortical bone loss, as well as iatrogenic complications. Outcomes were also evaluated in relation to different operators’ skill levels. Descriptive statistics and inferential analyses were conducted using R software (4.2.1). Results: DNS demonstrated better efficiency in osteotomy and apicectomy, second only to FH in substance and cortical bone loss. Both DNS approaches had similar accuracy. Experts were faster and more accurate than non-experts in FH, apart from resection angle, length and depth, and retro-cavity preparation time, for which comparison was not statistically significant. The Navident and X-guide groups had similar trends in increasing efficiency and accuracy of EMS. All complications in the FH group were performed by non-experts. The X-guide group demonstrated fewer complications than the Navident group. Conclusions: Both DNS appear beneficial for EMS in terms of accuracy and efficacy in comparison with FH, also demonstrating the decreasing gap of skill expertise between experts and novice operators. Through convenient use X-guide diminishes the level of iatrogenic complications compared to Navident.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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