Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

В данной рукописи представлен комплексный протокол оценки трехмерного (3D) движения жевательных зубов верхней челюсти с помощью прозрачных элайнеров с использованием наложения цифровой модели, бесценного инструмента в ортодонтии и зубочелюстной ортопедии.

Аннотация

С момента появления Invisalign компанией Align Technology, Inc. в 1999 году не утихают вопросы и споры относительно точности терапии Invisalign (clear aligner), особенно по сравнению с использованием традиционных несъемных аппаратов. Это особенно важно в случаях, связанных с переднезадними, вертикальными и поперечными коррекциями, где точное сравнение имеет первостепенное значение. Чтобы ответить на эти вопросы, в данном исследовании представлен тщательно разработанный протокол, в котором основное внимание уделяется цифровому наложению движения боковых зубов верхней челюсти для облегчения точного анализа. Выборка включала 25 пациентов, которые прошли первую серию элайнеров Invisalign (прозрачные). Четыре верхнечелюстные цифровые модели (до лечения, после лечения, начальная и конечная модели ClinCheck) были наложены в цифровом виде с использованием небных морщин и зубных рядов в качестве стабильных эталонов. Для наложения модели и сегментации зубов использовалась комбинация программного обеспечения. Затем трансформационные матрицы выражали различия между достигнутым и прогнозируемым положением зубов. Пороговые значения клинически значимых различий составляли ±0,25 мм для линейного смещения и ±2° для поворота. Различия оценивали с помощью Т-квадратного критерия Хотеллинга с поправкой Бонферрони. Средние различия во вращении (2,036° ± 4,217°) и крутящем моменте (-2,913° ± 3,263°) были статистически и клинически значимыми, с p-значениями 0,023 и 0,0003 соответственно. Деротация премоляров и контроль крутящего момента для всех жевательных зубов были менее предсказуемы. Все средние различия для линейных измерений были статистически и клинически незначимыми, за исключением того, что первые моляры казались немного (0,256 мм) более интрузивированными, чем их предсказанное положение. Прозрачная элайнерная система, по-видимому, соответствует своему прогнозу для большинства поступательных движений зубов и мезиально-дистального смещения в боковых зубах верхней челюсти в случаях без удаления с легкими и умеренными аномалиями прикуса.

Введение

В 1999 году съемные ортодонтические аппараты, изготовленные в цифровом виде, стали коммерчески доступными для компании Align (Align Technology Inc., Темпе, Аризона). Первоначально эта система была разработана для решения нерастущих случаев с умеренной и умеренной скученностью или тесными небольшими пространствами в качестве эстетической альтернативы традиционным стационарным приборам. Благодаря десятилетиям совершенствования систем автоматизированного проектирования и производства (CAD/CAM), стоматологических материалов и планирования лечения, с тех пор терапия прозрачными элайнерами (CAT) используется для лечения более 10 миллионов пациентов с различными аномалиями прикусаво всем мире1. Недавнее ретроспективное исследование показало, что CAT так же эффективна, как и стационарная аппаратная терапия для подростков с легкими аномалиями прикуса, со значительно улучшенными результатами в выравнивании зубов, окклюзионных отношениях и overjet2. Количество приемов, визитов в отделение неотложной помощи и общее время лечения также имели лучшие результаты для пациентов, получающих прозрачную элайнерную терапию. Несмотря на то, что КТ может быть использована для лечения неэкстракционных, легких и умеренных аномалий прикуса у нерастущих пациентов 3,4 и сокращения продолжительности лечения и времени пребывания в кресле5, остается неясным, является ли лечение таким же эффективным, как золотой стандарт обычных лабиальных брекетов 4,6,7,8,9, особенно для переднезадней и вертикальной коррекции10.

ClinCheck — это программная платформа, разработанная компанией Align для предоставления врачам виртуального трехмерного (3D) моделирования предполагаемых движений зубов. В первую очередь он связан с исходным состоянием пациента и назначенным врачом планом лечения, а также может быть инструментом визуальной коммуникации для пациента. Любое несоответствие между прогнозируемыми и достигнутыми результатами может потребовать коррекции, уточнения или перехода на стационарную аппаратную терапию. Следовательно, надежность предсказаний программного обеспечения привлекает все большее внимание исследователей. С момента публикации в 2005 г. систематического обзора Лагравера и Флорес-Мира11 исследования соответствия между прогнозируемыми моделями и моделями после лечения измерялись различными способами, включая длину дуги, межклыковое расстояние, неправильный прикус, перегиб, отклонение от средней линии12, балл по объективной системе оценки Американского совета по ортодонтии (ABO-OGS)13, верхнюю и нижнюю межзубную ширину14, а также измерения, полученные с помощью конусно-лучевой компьютерной томографии15.

Сравнения также проводились путем наложения 3D-моделей 16,17,18,19,20,21. Например, многие современные программные платформы, такие как ToothMeasure (внутреннее программное обеспечение, разработанное компанией Align Technology), могут воспроизводимо накладывать две цифровые модели, используя выбранные пользователем опорные точки на необработанных зубах, нёбных морщинах или зубных имплантатах. Поскольку предсказанные и достигнутые модели обычно не включают небные поверхности, во многих предыдущих исследованиях 15,16,17,18 в качестве эталонов для наложения использовались необработанные боковые зубы, включая возможность добавления ошибок из-за относительных движений этих зубов. Эти исследования были ограничены передними отделами дуги в относительно простых случаях с интервалом или скученностью от легкой до умеренной.

Grünheid et al. использовали математическое наложение для количественной оценки расхождений между виртуальными планами лечения и фактическими результатами лечения для оценки точности КТ полного зубного ряда без стабильных анатомических структур в цифровых моделях20. Haouili et al. использовали тот же метод в наиболее подходящем алгоритме в программном обеспечении Compare для проведения проспективного последующего исследования эффективности перемещения зубов с помощью CAT21. Цель состояла в том, чтобы предоставить обновленную информацию о точности, связанной с новыми технологиями, такими как SmartForce, материалы для выравнивания SmartTrack и цифровое сканирование. Их результаты об улучшении общей точности с 41%17 до 50%21 были обнадеживающими, но не отрицают возможности того, что некоторые перемещения зубов все еще не могут быть удовлетворительно достигнуты с помощью прозрачной системы элайнеров.

Когда цифровые модели прогнозируются и достигаются, они включают в себя общий 3D-эталон, независимый от зубного ряда, такой как нёбные морщины, зубные имплантаты или тори; Они могут быть совместно зарегистрированы в системе координат многих подходящих программных платформ. Если затем сегментировать интересующий зуб из одного и математически трансформировать его в соответствии с его смещенной версией в другом, матрица преобразования содержит полную информацию, необходимую для описания всей 3D-транспозиции. Его содержание может быть выражено в виде трех переводов и трех вращений, описанных формальным соглашением. В качестве примера можно привести программное обеспечение для 3D-управления Invisalign ClinCheck Pro, где числовые параметры, указывающие 3D-движения зубьев, необходимые для перемещения зубов в заданное положение, отображаются в таблице перемещения зубьев.

Несмотря на то, что начальная и конечная (прогнозируемые) модели из программного обеспечения для планирования используют общую систему координат, предоставляемую одной и той же программной платформой, отсутствие у них нёбо ограничивает возможность совместной регистрации с любой другой цифровой моделью зубного ряда, если они не обладают идентичным зубным рядом. В этом контексте была выдвинута гипотеза о том, что наложение программно-прогнозируемых и пост-обработанных (достигнутых) моделей будет осуществимым. Такая целесообразность обусловлена наличием двух пар: начальной и конечной (автоматически накладываемых при экспорте из программного обеспечения для планирования) и еще одной пары моделей предварительной обработки и достигнутых (наложенных с помощью нёбных руг). Эти пары могут быть зарегистрированы с использованием зубного ряда до лечения в качестве эталона, чтобы выровнять их с исходной моделью Invisalign. Впоследствии может быть проведена сегментация отдельных зубов для оценки различий в их положении и ориентации. Эта оценка включает в себя транспонирование зубов между моделями, а матрицы преобразований позволяют провести численную количественную оценку перемещений и переориентаций.

В этом протоколе был представлен подход к оценке эффективности КАТ в лечении легких и умеренных аномалий прикуса как у подростков, так и у взрослых, с особым акцентом на боковые зубы верхней челюсти. Нулевая гипотеза заключалась в том, что после первой серии прозрачных элайнеров не было никакой разницы между достигнутым и прогнозируемым программным обеспечением положением зубов в верхнечелюстных боковых зубах.

протокол

Это исследование получило этическое одобрение Институционального наблюдательного совета Университета Британской Колумбии (No H19-00787). Для сохранения конфиденциальности все образцы, использованные в исследовании, прошли процедуру обезличивания. Кроме того, перед включением в исследование было получено информированное согласие всех участвующих пациентов.

ПРИМЕЧАНИЕ: Каждый участник представил четыре верхнечелюстные цифровые модели, которые включали в себя следующее:

  1. Цифровая модель предварительного лечения со сканированием неба с помощью iTero
  2. Цифровая модель после процедуры со сканированием неба с помощью iTero
  3. Модель предварительной обработки, экспортированная из программного обеспечения для планирования.
  4. Прогнозируемая модель, экспортированная из программного обеспечения для планирования.

Этот протокол использовал комбинацию нескольких программных инструментов, в том числе CloudCompare, Meshmixer и Rhinoceros. Эти программные платформы сыграли ключевую роль в облегчении процесса регистрации и позволили сегментировать отдельные зубы с целью анализа их движения и ориентации. Стоит отметить, что эти программные средства могут быть воспроизводимы с другими вариантами программного обеспечения с открытым исходным кодом, при условии, что они могут достигать аналогичных целей. Рабочий процесс, иллюстрирующий последовательность программного обеспечения, представлен на рисунке 1.

1. Подготовка

  1. Получите начальную и конечную (прогнозируемые) модели в виде стереолитографических (STL) файлов из программного обеспечения для планирования, щелкнув Инструменты > Экспорт > STL.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Модели, экспортированные из программного обеспечения для планирования, содержат только клинические коронки и виртуальную десну без неба.
  2. Получите цифровые модели до и после обработки в виде файлов STL из программного обеспечения для сканированных моделей (OrthoCAD), выбрав скан, щелкнув мышью и выбрав Export > Export Type (открытая оболочка), Data Format (File per Arch [arches oriented in occlusion]).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Модели, экспортируемые из программного обеспечения для сканирования моделей, включают в себя не только зубные ряды, но и десны и все небо.

2. Небное наложение цифровых моделей до и после лечения в CloudCompare

  1. Откройте программное обеспечение и перетащите STL-файлы цифровых моделей до и после обработки.
  2. Выберите каждую модель и нажмите кнопку Редактировать цвета > > Установить уникальные , чтобы изменить цвета выбранных моделей.
  3. Выберите цифровую модель после обработки и нажмите значок Переместить/Повернуть . Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы перетащить модель так, чтобы они находились рядом. Нажмите на зеленую галочку.
  4. Выберите цифровую модель предварительной обработки и щелкните значок Сегмент .
  5. Щёлкните по четырем точкам на нёбных морщинах и щёлкните правой кнопкой мыши, чтобы отменить выделение. Нажмите «Сегментировать в», затем нажмите зеленую галочку. Повторите шаги 2.4–2.5 для цифровой модели после обработки.
  6. Скройте модели PostTreatModel.remaining и PreTreatModel.remaining и выберите модели PostTreatModel.part и PreTreatModel.part .
  7. Щёлкните по значку выравнивания « Грубая регистрация » (выбор пары точек) и поместите не менее трех соответствующих ориентиров на нёбе с каждой стороны от средней линии для нёба до и после лечения. Нажмите «Выровнять», затем нажмите зеленую галочку.
  8. Отобразите сетки для обеих моделей и переместите непреобразованную модель PostTreatModel.remaining, скопировав матрицу преобразования, нажав кнопку Изменить > Применить преобразование и вставив матрицу преобразования.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Выходные данные матрицы преобразования отображаются в консоли.
  9. Скройте модели PostTreatModel.remaining и PreTreatModel.remaining и выберите модели PostTreatModel.part и PreTreatModel.part .
  10. Щелкните значок выравнивания Fine Registration и убедитесь, что модель PreTreatModel.part выбрана в качестве эталона. Нажмите кнопку ОК.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Подтвердите полученное среднеквадратичное значение (RMS) в окне регистрационной информации. Допустимо отклонение ≤ 0,05 среднеквадратичного значения.
  11. Отобразите сетки для обеих моделей и переместите непреобразованную модель PostTreatModel.remaining, скопировав матрицу преобразования, щелкнув Edit > Apply Transformation и вставив матрицу преобразования.
  12. Сохраните наложенные друг на друга модели PostTreatModel.remaining и PreTreatModel.remaining в виде STL-файлов.

3. Программная подготовка модели для наложения с помощью программного обеспечения Rhinoceros

  1. Импортируйте STL-файлы программного обеспечения для предварительной обработки и прогнозируемых моделей по отдельности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: При импорте программных моделей в измерительное программное обеспечение, такое как Rhinoceros или CloudCompare, ориентация и регистрация моделей сохраняются
  2. Выделите имитированную десну и нажмите клавишу Delete , чтобы удалить ее.
  3. Нажмите MeshTools, выберите Meshplane. Нарисуйте плоскость вокруг зубов и переместите плоскость на окклюзионные 1/3 коронок зубов. Это повысит точность наложения.
  4. Дважды щелкните кнопку Вправо , чтобы развернуть правый вид.
  5. Введите команду MeshBooleanSplit и выделите плоскость и все зубья, затем нажмите Enter.
  6. Удаляют плоскую и пришеечную части зубов, оставляя 1/3 окклюзионные коронки зубов.
  7. Сохраните разделенную модель в виде STL-файла.
  8. Повторите все шаги для другой модели.

4. Наложение цифровых моделей с программным прогнозированием и последующей обработкой с помощью CloudCompare

  1. Перетащите STL-файлы ранее наложенных друг на друга цифровых моделей до и после обработки, а также разделенных моделей предварительной обработки и разделенных прогнозируемых моделей.
  2. Выберите каждую модель и нажмите кнопку Редактировать цвета > > Установить уникальные , чтобы изменить цвета выбранных моделей.
  3. Выберите цифровые модели до и после обработки и нажмите значок Переместить/Повернуть . Щелкните правой кнопкой мыши, чтобы перетащить модели так, чтобы они находились рядом.
  4. Запросите программное обеспечение, чтобы скрыть разделенную прогнозируемую модель и цифровую модель после обработки, сняв флажки в соответствующих полях. Выберите раздельную модель предварительной обработки и цифровую модель предварительной обработки.
  5. Щёлкните по значку выравнивания Rough Registration (Черновая приводка ) и разместите соответствующие ориентиры на вершинах коронок как на раздельной модели предварительной обработки, так и на цифровой модели предварительной обработки. Нажмите «Выровнять», затем нажмите зеленую галочку.
  6. Отобразите разделенную прогнозируемую модель и модель после обработки и переместите непреобразованную модель после обработки, скопировав матрицу преобразования, нажав кнопку Изменить > Применить преобразование и вставив матрицу преобразования.
  7. Скрытие прогнозируемых моделей после обработки и разделение. Выберите модели предварительной обработки и раздельной предварительной обработки. Щелкните значок выравнивания точной приводки для наилучшего соответствия между разделенной моделью предварительной обработки и цифровой моделью предварительной обработки.
  8. Отобразите сетки и переместите непреобразованную модель, скопировав матрицу преобразования, нажав кнопку Редактировать > Применить преобразование и вставив матрицу преобразования.
  9. Отобразите разделенную прогнозируемую цифровую модель и цифровую модель после обработки, а затем скройте разделенную модель предварительной обработки и цифровую модель предварительного лечения, чтобы отобразить наложение (рис. 2).
  10. Сохраните модели в виде файлов STL.

5. Сегментация коронки с помощью Meshmixer

  1. Импортируйте спрогнозированную модель разделения и цифровую модель после обработки в Meshmixer.
  2. Нажмите кнопку Редактировать > Дублировать, чтобы продублировать модели для количества сегментируемых зубов. Пометьте каждую модель соответствующим номером зуба, который нужно сегментировать.
  3. Скройте спрогнозированную модель разделения, щелкнув значок глаза , чтобы цифровая модель после обработки оставалась видимой.
  4. На модели после обработки щелкните Выбрать и отрегулируйте размер кисти. Чтобы сегментировать выбранную коронку, перетащите инструмент «Щетка » на окклюзионную поверхность выбранного зуба, уделяя особое внимание кончикам бугорка.
  5. Нажмите «Изменить» > «Инвертировать», затем «Редактировать» > «Отменить», чтобы удалить остальную часть модели, оставив сегментированную коронку.
  6. Отобразите спрогнозированную модель разделения и скройте модель после обработки, щелкнув соответствующие значки глаза .
  7. Повторите шаги 5.4–5.5 для прогнозируемой модели разбиения.
  8. Экспортируйте каждую выбранную коронку в виде файлов STL.
  9. Повторите все шаги для каждой сегментации зуба.

6. Наложение зубов с помощью CloudCompare

  1. Импортируйте сегментированные цифровые коронки после обработки и разделенные коронки с программным прогнозированием в программное обеспечение. Убедитесь, что ориентация и регистрация в облаке остаются согласованными. Создайте Мировую координатную сетку для стандартизации ориентации как правого, так и левого зубов, повышая надежность методологии. Центр сетки должен представлять координату (0,0,0,0,0,0) программного облака CloudCompare.
  2. Выберите обе короны и нажмите кнопку Редактировать нормали > > Вычислить > каждой вершине.
  3. Выделите каждый зуб и нажмите кнопку Редактировать > Цвета > Установить уникальные , чтобы изменить цвета выбранных моделей.
  4. Скройте зуб после лечения, сняв флажок, и выберите как скрытый зуб после лечения, так и видимый прогнозируемый зуб.
  5. Выберите вид снизу, щелкните значок «Сдвинуть/Повернуть » и используйте плоскости X, Y и Z, чтобы повернуть зуб так, чтобы буккальный бугорок совпал с вертикальной линией.
  6. Выберите вид слева, щелкните значок «Переместить/Повернуть » и выровняйте буккальный и лингвальный бугорки горизонтальной линией.
  7. Выберите вид сзади, щелкните значок «Переместить/Повернуть » и выровняйте буккальный и лингвальный бугорки горизонтальной линией.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Стремитесь выровнять его окклюзионную и лицевую поверхности по осям и плоскостям мира. Убедитесь, что центр ограничительной рамки зуба расположен в начале координат. Придерживаясь Мировой координатной сетки, положение всех зубов будет стандартизировано. Этот шаг обеспечивает последовательное и точное преобразование перемещений X, Y и Z по всем осям, независимо от конкретного положения отдельного зуба.
  8. После того, как все бугорки выровняются, щелкните значок Переместить/Повернуть , чтобы центрировать зуб на сетке на всех видах.
  9. Раскройте зуб после лечения и выберите прогнозируемый зуб и зуб после лечения.
  10. Щелкните значок выравнивания точной приводки, чтобы зарегистрировать зуб после лечения над прогнозируемым зубом. Нажмите кнопку ОК.
    ПРИМЕЧАНИЕ: По завершении CloudCompare отобразит регистрационную информацию, включая наложение RMS (рис. 3) .
  11. Чтобы определить различия в положении и вращении между двумя зубами, выберите зуб после обработки, скопируйте матрицу трансформации, нажмите кнопку «Редактировать» > «Применить преобразование» и вставьте матрицу трансформации.
  12. Выберите значок Углы Эйлера, чтобы отобразить вращательные и линейные перемещения между прогнозируемым зубом и зубом после лечения.
  13. Задокументируйте все измерения перемещения и поворота в электронной таблице. Повторите этот процесс для всех оставшихся жевательных зубов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте систему оценки моделей12 Американского совета по ортодонтии (ABO) для выявления клинически значимых различий в измерениях. Различия более 0,5 мм линейно и 2 градуса под углом считаются клинически значимыми.
  14. Отрегулируйте значения измерений для передне-заднего направления правых зубов в электронной таблице. Эта регулировка учитывает стандартизированную ориентацию правосторонних зубов на левосторонние.

7. Технические характеристики измерений

  1. Понимание последовательности условных обозначений поворота и измерений: CloudCompare использует соглашение Тейта-Брайана о внешнем (мировом происхождении) ZYX для своих измерений.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для перевода оси представляют X (букколингвальное направление), Y (мезиодистальное направление) и Z (вертикальное направление: интрузия/экструзия). Угловые движения представлены осью X (Psi - мезиодистальное опрокидывание), осью Y (Theta - букколингвальный крутящий момент) и осью Z (Phi - мезиодистальное вращение)22. Движения зубов выражаются с точки зрения анатомии зуба, независимо от его положения в дуге. Знак мер (+, -) указывает направление от начала света и вращение вокруг своих осей.
  2. Важность контекстуальной релевантности: Обратите внимание, что термины, описывающие движения зубов (например, мезиальный, дистальный, букколингвальный), относятся к конкретному зубу и не учитывают изменения относительно зубной дуги.

8. Статистический анализ

  1. Для всех анализов используйте статистический пакет R (v 3.2.3, RStudio Inc.) через RStudio (версия 1.4.1103).
  2. Выберите наугад 32 зуба и выполните повторные измерения с интервалом в 1 месяц.
  3. Проверяйте надежность внутри экзаменатора с помощью внутриклассовых коэффициентов корреляции (ICC) и анализа Бланда-Альтмана для обоих наборов измерений.
  4. Примените Т-квадратичный критерий Хотеллинга для проверки различий в среднем предсказании между прогнозируемым и достигнутым положением зубьев как для угловых, так и для линейных параметров.
  5. Скорректируйте сравнение нескольких зубов с помощью коррекции Бонферрони по p-значениям, стремясь к частоте ошибок по семейству 0,05.
  6. Если обнаружены какие-либо значимые различия, проведите тест Т-квадрат Хотеллинга, чтобы определить, являются ли различия в прогнозе для каждого типа зуба и параметра движения значимыми. Расхождения в 0,25 мм или более при линейных измерениях и 2° или выше при угловых измерениях считаются клинически значимыми.

Результаты

Минимальный размер выборки составлял 24 случая, чтобы обнаружить изменение эффекта на 0,6° для средних углов наконечника и крутящего момента при мощности 80% и альфа 0,0523. Критерии включения были следующими: (1) полный постоянный зубной ряд через первые моляры, (2) аномалии прику?...

Обсуждение

Нёбные морщины имеют уникальную конфигурацию в подростковом возрасте; Они остаются постоянными во время роста, являются аутентичными маркерами для идентификации личности и считаются стабильными анатомическими эталонами для наложения модели верхней челюсти 24,25,26,27.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Эта работа была профинансирована Международной программой Align Research Award Program (Align Technology Inc., Темпе, Аризона). Однако источник финансирования не принимал участия в проведении исследования и/или подготовке статьи. Мы хотели бы поблагодарить д-ра Сандру Тай и д-ра Самуэля Тама за их щедрую поддержку в предоставлении случаев Invisalign, а также Николаса Крстича за его профессиональную поддержку в статистическом анализе.

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
CloudCompare GPL software  Version 2.11open-source software (https://www.cloudcompare.net/)
Meshmixer software Autodesk, Inc.
Rhinoceros 5.0 Robert McNeel & AssociatesVersion 5.0

Ссылки

  1. ALGN Q320 Financial slides and historical data. Available from: https://investor.aligntech.com/events (2020)
  2. Borda, A. F., et al. Outcome assessment of orthodontic clear aligners vs fixed appliance treatment in a teenage population with mild malocclusions. Angle Orthodontist. 90 (4), 485-490 (2020).
  3. Patterson, B. D., et al. Class II malocclusion correction with Invisalign: Is it possible. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 159 (1), e41-e48 (2021).
  4. Roberston, L., et al. Effectiveness of clear aligner therapy for orthodontic treatment: A systematic review. Orthodontics and Craniofacial Research. 23 (2), 133-142 (2020).
  5. Papadimitriou, A., Mousoulea, S., Gkantidis, N., Kloukos, D. Clinical effectiveness of Invisalign orthodontic treatment: a systematic review. Progress in Orthodontics. 19 (1), 37-60 (2018).
  6. Ke, Y., Zhu, Y., Zhu, M. A comparison of treatment effectiveness between clear aligner and fixed appliance therapies. BMC Oral Health. 19 (1), 24 (2019).
  7. Zheng, M., Liu, R., Ni, Z., Yu, Z. Efficiency, effectiveness and treatment stability of clear aligners: a systematic review and meta-analysis. Orthodontics and Craniofacial Research. 20 (3), 127-133 (2017).
  8. Papageorgiou, S. N., Koletsi, D., Iliadi, A., Peltomaki, T., Eliades, T. Treatment outcome with orthodontic aligners and fixed appliances: a systematic review with meta-analysis. European Journal of Orthodontics. 42 (3), 331-343 (2020).
  9. Galan-Lopez, L., Barcia-Gonzalez, J., Plasencia, E. A systematic review of the accuracy and efficiency of dental movements with Invisalign. Korean Journal of Orthodontics. 49 (3), 140-149 (2019).
  10. Rossini, G., Parrini, S., Castroflorio, T., Deregibus, A., Debernardi, C. L. Efficacy of clear aligners in controlling orthodontic tooth movement: A systematic review. Angle Orthodontist. 85 (5), 881-999 (2015).
  11. Lagravère, M. O., Flores-Mir, C. The treatment effects of Invisalign orthodontic aligners: a systematic review. Journal of the American Dental Association. 136 (12), 1724-1729 (2005).
  12. Krieger, E., Seiferth, J., Saric, I., Jung, B. A., Wehrbein, H. Accuracy of Invisalign® treatments in the anterior region: First results. Journal of Orofacial Orthopedics. 72 (2), 141-149 (2011).
  13. Buschang, P. H., Shaw, S. G., Ross, M., Crosby, D., Campbell, P. M. Predicted and actual end-of-treatment occlusion produced with aligner therapy. Angle Orthodontist. 85 (5), 723-727 (2015).
  14. Houle, J. P., Piedade, L., Todescan, R., Pinheiro, F. H. The predictability of transverse changes with Invisalign. Angle Orthodontist. 87 (1), 19-24 (2017).
  15. Zhou, N., Guo, J. Efficiency of upper arch expansion with the Invisalign system. Angle Orthodontist. 90 (1), 23-30 (2020).
  16. Kravitz, N. D., Kusnoto, B., Agran, B., Viana, G. Influence of attachments and interproximal reduction on the accuracy of canine rotation with Invisalign. A prospective clinical study. Angle Orthodontist. 78 (4), 682-687 (2008).
  17. Kravitz, N. D., Kusnoto, B., BeGole, E., Obrez, A., Agran, B. How well does Invisalign work? A prospective clinical study evaluating the efficacy of tooth movement with Invisalign. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 135 (1), 27-35 (2009).
  18. Simon, M., Keilig, L., Schwarze, J., Jung, B. A., Bourauel, C. Treatment outcome and efficacy of an aligner technique-regarding incisor torque, premolar and molar distalization. BMC Oral Health. 14, 68 (2014).
  19. Charalampakis, O., Iliadi, A., Ueno, H., Oliver, D. R., Kim, K. B. Accuracy of clear aligners: a retrospective study of patients who needed refinement. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 154 (1), 47-54 (2018).
  20. Grünheid, T., Loh, C., Larson, B. E. How accurate is Invisalign in nonextraction cases? Are predicted tooth positions achieved. Angle Orthodontist. 87 (6), 809-815 (2017).
  21. Haouili, N., Kravitz, N. D., Vaid, N. R., Ferguson, D. J., Makki, L. Has Invisalign improved? A prospective follow-up study on the efficacy of tooth movement with Invisalign. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 158 (3), 420-425 (2020).
  22. Alwafi, A. A., Hannam, A. G., Yen, E. H., Zou, B. A new method assessing predicted and achieved mandibular tooth movement in adults treated with clear aligners using CBCT and individual crown superimposition. Scientific Reports. 13, 4084 (2023).
  23. Huanca Ghislanzoni, L. T., et al. Evaluation of tip and torque on virtual study models: a validation study. Progress in Orthodontics. 26 (1), 14-19 (2013).
  24. English, W. R., et al. Individuality of human palatal rugae. Journal of Forensic Sciences. 33 (3), 718-726 (1988).
  25. Almeida, M. A., et al. Stability of the palatal rugae as landmarks for analysis of dental casts. Angle Orthodontist. 65 (1), 43-48 (1995).
  26. Jang, I., et al. A novel method for the assessment of three-dimensional tooth movement during orthodontic treatment. Angle Orthodontist. 79 (3), 447-453 (2009).
  27. Chen, G., et al. Stable region for maxillary dental cast superimposition in adults, studied with the aid of stable miniscrews. Orthodontics and Craniofacial Research. 14 (2), 70-79 (2011).
  28. Dai, F. F., Xu, T. M., Shu, G. Comparison of achieved and predicted tooth movement of maxillary first molars and central incisors: first premolar extraction treatment with Invisalign. Angle Orthodontist. 89 (5), 679-687 (2019).
  29. An, K., Jang, I., Choi, D. S., Jost-Brinkmann, P. G., Cha, B. K. Identification of a stable reference area for superimposing mandibular digital models. Journal of Orofacial Orthopedics. 76 (6), 508-519 (2015).
  30. Miller, R. J., Kuo, E., Choi, W. Validation of Align Technology's Treat IIITM digital model superimposition tool and its case application. Orthodontics and Craniofacial Research. 6 (s1), 143-149 (2003).
  31. Cevidanes, L. H. C., Oliveira, A. E. F., Grauer, D., Styner, M., Proffit, W. R. Clinical application of 3D Imaging for assessment of treatment outcomes. Seminars in Orthodontics. 17 (1), 72-80 (2011).
  32. Tait-Bryan angles - Wikimedia Commons. Available from: https://commons.wikimedia.org/wiki/Tait-Bryan_angles (2023)
  33. Al-Nadawi, M., et al. Effect of clear aligner wear protocol on the efficacy of tooth movement. Angle Orthodontist. 91 (2), 157-163 (2021).
  34. Cortona, A., Rossini, G., Parrini, S., Dergibus, A., Castroflorio, T. Clear aligner orthodontic therapy of rotated mandibular round-shaped teeth: A finite element study. Angle Orthodontist. 90 (2), 247-254 (2020).
  35. Nucera, R., et al. Effects of composite attachments on orthodontic clear aligners therapy: A systematic review. Materials. 15 (2), 533 (2022).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

JoVE204

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены