Optimizing mandibular implant-overdentures based on 3D printing technologies and attachment systems
Bibliographic record
Abstract
Résumé Contexte: Depuis 2002, l'utilisation de prothèses amovibles mandibulaires sur deux implants (IOD) est préconisée comme le standard minimal de soin pour le traitement de l'édentement mandibulaire. Malgré des résultats favorables rapportés par les patients et une performance clinique satisfaisante, les IOD existantes conçues pour l'édentement mandibulaire présentent des limites inhérentes. Les principaux inconvénients de ces prothèses dentaires incluent la perte de rétention des attachements due à l'usure au fil du temps, nécessitant des rendez-vous de maintenance réguliers. Un autre obstacle important pour les overdentures réside dans leur processus de fabrication long et coûteux. Bien que les techniques de fabrication de dentiers conventionnels soient bien établies depuis plus d'un siècle, les développements récents ont mis en avant les options de conception et de fabrication assistées par ordinateur (CAD/CAM) pour les professionnels dentaires.Objectif : L'objectif global de cette thèse a été de s'attaquer aux limitations des IOD, notamment la perte de rétention dans les systèmes d'attache et les processus de fabrication longs et coûteux, en explorant des méthodes pour l'optimisation de ce type de prothèses dentaires.Méthodes : Pour atteindre cet objectif, j'ai utilisé une combinaison de méthodologies de recherche. Tout d'abord, j'ai réalisé une étude in vitro (manuscrit I) explorant les propriétés de rétention et l'intégrité structurelle de deux systèmes d'attachements (Novaloc et les attaches Locator) pour les overdentures sur 2 implants soumises à un cyclage mécanique représentant les forces masticatoires jusqu'à 12 mois d'utilisation. Ensuite, j'ai mené une revue de portée (manuscrit II), ainsi qu'une méta-analyse (manuscrit III) pour cartographier la littérature actuelle concernant la prothèse dentaire amovible CAD/CAM. À travers le quatrième manuscrit, j'ai conduit une série de tests in vitro pour optimiser les propriétés mécaniques et de surface du matériel de base de la denture imprimée en 3D à travers différentes orientations d'impression et stratégies de post-traitement avant de passer à la phase d'essai clinique. Enfin, dans le manuscrit V, j'ai développé un protocole pour le premier essai randomisé contrôlé (ERC) croisé à méthodes mixtes comparant les IODs CAD/CAM avec les conventionnelles.Résultats : Les résultats de notre étude in vitro sur le système d'attache montrent que le système d'attache Novaloc a préservé la longévité des forces de rétention par rapport au système Locator, malgré une force de rétention globalement inférieure. La revue et la méta-analyse ont suggéré que les dentures CAD/CAM sont comparables aux dentures conventionnelles concernant les résultats centrés sur le patient et le clinicien, mais elles offrent des coûts de fabrication inférieurs. Dans notre ensemble de tests expérimentaux sur le matériau de base de la denture imprimée en 3D, nous avons trouvé que l'orientation de l'impression et la technique de post-traitement affectent les propriétés mécaniques et de surface de ces matériaux. Enfin, nous avons préparé un protocole pour un ERC croisé à méthodes mixtes comparant les IODs CAD/CAM avec les conventionnelles, qui a été approuvé par le comité d'éthique de l'Université McGill. L'étude est actuellement en cours et a commencé le recrutement en janvier 2024.Conclusion : Notre revue de portée et méta-analyse ont indiqué la nécessité de mener davantage d'ERC bien conçus et de haute qualité concernant les dentures CAD/CAM, en particulier les IODs. À travers notre série de tests in vitro, nous avons trouvé un scénario idéal pour le système d'attache et le paramètre de traitement pour le matériau de base de la denture imprimée en 3D à utiliser dans le cadre clinique. Si nos résultats sont confirmés dans notre ERC, ils auront un effet significatif sur la pratique clinique, en améliorant la procédure testée et en démontrant une opportunité pour un accès plus large aux soins de santé bucco-dentaire pour la population édentée
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".