Технико-экономическое обеспечение
ДомДом > Блог > Технико-экономическое обеспечение

Технико-экономическое обеспечение

Nov 16, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 11847 (2023) Цитировать эту статью

334 доступа

Подробности о метриках

Целью данного исследования было предложить концепцию программно-автоматизированной оценки (САО) качества препарирования зубов с использованием вычислительно-геометрических алгоритмов и оценить возможности САЭ при оценке препарирования опорных зубов под моноблочные анатомические контурные коронки путем сравнения это с помощью цифровой оценки (DAE), выполняемой обученными оценщиками. Аспирантами были подготовлены тридцать пять первых моляров нижней челюсти для восстановления анатомического контура коронкой. Каждый препарированный зуб был оцифрован и оценен с точки зрения окклюзионной редукции и общей окклюзионной конвергенции с использованием SAE и DAE. Внутриэкспертное согласие по оценкам SAE и DAE, а также межэкспертное согласие между SAE и DAE анализировали с уровнем значимости (α) 0,05. Оценка с использованием протокола SAE продемонстрировала полное согласие внутри экспертов, тогда как оценка с использованием протокола DAE показала согласие внутри экспертов от умеренного до хорошего. Оценочные значения протоколов SAE и DAE показали почти идеальное согласие между экспертами. SAE, разработанный для оценки препарирования зубов, может быть использован для обучения стоматологов и оценки клинических навыков. SAE может свести к минимуму возможные ошибки в традиционном рейтинге и обеспечить более надежные и точные оценки, чем DAE, выполняемый человеком.

Для успешной реставрации препарирование опорного зуба должно выполняться в соответствии с фундаментальными принципами современного несъемного протезирования1. Структуру зуба следует по возможности сохранять, но оптимальная репозиция обязательна для восстановления с клинически приемлемым прогнозом2. Несъемные реставрации требуют достаточного уменьшения для достижения соответствующей толщины и формы со структурной стабильностью3. Препарирование зубов с оптимальной степенью конусности также важно для обеспечения правильной фиксации и устойчивости несъемного зубного протеза, а также отсутствия поднутрений4.

Одним из наиболее важных компонентов клинического стоматологического образования является понимание принципов препарирования зубов при протезировании5. Крайне важно, чтобы студент получал последовательную и точную обратную связь от преподавателей для улучшения своей клинической деятельности, прежде чем приступить к фактическому уходу за пациентом5,6. Однако несколько факторов способствовали разногласиям в оценке работы студентов, включая субъективные шкалы оценок и недостаточно откалиброванные оценщики, которые, как следствие, не смогли обеспечить последовательную и надежную обратную связь6,7,8. Чтобы устранить факторы, которые способствуют отсутствию последовательности в оценке, и способствовать более надежной оценке преподавателей, были внедрены калибровка преподавателей и четко определенные критерии оценки9. Несмотря на эти улучшения, межэкспертные и внутриэкспертные оценки путем визуального осмотра человеческими глазами могут быть непоследовательными, и преподаватели по-прежнему часто отмечают неприемлемую студенческую работу как приемлемую, а оценка одной и той же работы в разных случаях приводила к несоответствиям в выставлении оценок. наблюдается10,11,12.

Чтобы преодолеть эти недостатки, в качестве альтернативы, устраняющей недостатки обычного визуального контроля, рассматривалась цифровая оценка (DAE) с участием человека с использованием программного обеспечения для трехмерного (3D) контроля и метрологии.5,13,14,15. Этот метод предполагает тщательную оценку обученными специалистами, которые оценивают отсканированные данные препарирования опорного зуба с помощью цифровых измерений с визуально рассчитываемыми шкалами13,14,15. Несколько исследований показали, что оценки преподавателей с использованием программного обеспечения для цифровой оценки, такого как E4D Compare (E4D Technologies, Ричардсон, Техас, США), CEREC PrepCheck (Dentsply Sirona, Бенсхайм, Германия) и Prepassistant (Каво, Биберах, Германия), демонстрируют более высокую последовательность, чем традиционные методы оценивания5,6,8,9,10,11,12,13,16,17,18,19. Однако неотъемлемым ограничением оценки, основанной на участии человека, остается отсутствие последовательности в показателях, назначаемых оценщиками вручную, а также расхождения между оценщиками16,17,18,19. Недавно группа исследователей-стоматологов и инженеров-программистов разработала новый программный подход для оценки препарирования опорных зубов с автоматизированной оценкой, основанной на вычислительном геометрическом алгоритме. Используя программную автоматическую оценку (SAE), вычислительный геометрический алгоритм определяет область, подлежащую оценке, и приступает к автоматизированной оценке, включая цифровые измерения размеров препарированного зуба в математически оптимизированной модели.

 0.05)./p> 0.9; Good: 0.75–0.90; Moderate: 0.50–0.75; Poor reliability: < 0.5./p> 0.5. Therefore, the second null hypothesis cannot be rejected; however, further evaluation is required in terms of other evaluation parameters, such as minimum reduction. Generally, the evaluator designates measuring points in the central fossa where the amount of reduction is anticipated to be the least. However, the actual minimum reduction is not always observed in the central fossa. Nevertheless, it was difficult to specify the point at which the minimum reduction could be detected by visual inspection. In future studies on SAE, the minimum reduction can be defined as the smallest value among the vertical distances from the anatomically intact tooth to the prepared tooth. A software-based assessment using a geometric algorithm may be used to find the point where the minimum reduction was made and can measure objective and precise values./p> 0.9 was considered to indicate excellent reliability, while 0.75–0.90 indicated good; 0.50–0.75 indicated moderate; and < 0.5 indicated poor reliability33. The inter-rater agreement between the scores from the SAE and DAE protocols was analyzed by calculating the weighted Cohen’s kappa coefficient (κ) for each evaluation criterion. A Cohen’s κ value of 0.81–1.00 was considered almost perfect agreement; 0.61–0.80 was considered substantial; 0.41–0.60 was considered moderate; 0.21–0.40 was considered fair; 0.01–0.20 was considered slight; and ≤ 0 was considered no agreement34. Statistical analyses were performed using the R software (ver. 4.1.2), with a significance level (α) of 0.05./p>