Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu makale, ortodonti ve dentofasiyal ortopedide paha biçilmez bir araç olan dijital model üst üste binme kullanarak şeffaf plaklarla maksiller arka dişlerin üç boyutlu (3D) hareketini değerlendirmek için kapsamlı bir protokol sunmaktadır.

Özet

1999 yılında Align Technology, Inc. tarafından Invisalign'ın piyasaya sürülmesinden bu yana, özellikle geleneksel sabit cihazların kullanımıyla karşılaştırıldığında, Invisalign (şeffaf plak) tedavisinin kesinliği ile ilgili sorular ve tartışmalar devam etti. Bu, kesin karşılaştırmaların büyük önem taşıdığı ön-arka, dikey ve enine düzeltmeleri içeren durumlarda özellikle önemli hale gelir. Bu araştırmaları ele almak için, bu çalışma, doğru analizi kolaylaştırmak için maksiller arka dişlerin hareketinin dijital olarak üst üste bindirilmesine birincil vurgu yaparak, titizlikle tasarlanmış bir protokol sunmaktadır. Örneklem, ilk Invisalign (şeffaf) plak serisini tamamlamış 25 hastayı içeriyordu. Dört maksiller dijital model (tedavi öncesi, tedavi sonrası, ClinCheck-başlangıç ve son modeller), damak rugaları ve dişler stabil referanslar olarak kullanılarak dijital olarak üst üste bindirildi. Model üst üste binme ve diş segmentasyonu için bir yazılım kombinasyonu kullanıldı. Dönüşüm matrisleri daha sonra elde edilen ve tahmin edilen diş pozisyonları arasındaki farkları ifade etti. Klinik olarak anlamlı farklılıklar için eşikler, doğrusal yer değiştirme için ±0.25 mm ve rotasyon için ±2 ° idi. Farklılıklar Hotelling'in T-kare testleri ve Bonferroni düzeltmesi kullanılarak değerlendirildi. Dönme (2.036° ± 4.217°) ve tork (-2.913° ± 3.263°) arasındaki ortalama farklar istatistiksel ve klinik olarak anlamlı olup, p değerleri sırasıyla 0.023 ve 0.0003 idi. Premolarların derotasyonu ve tüm arka dişler için tork kontrolü daha az öngörülebilirdi. Doğrusal ölçümler için tüm ortalama farklılıklar istatistiksel ve klinik olarak önemsizdi, ancak ilk azı dişleri tahmin edilen konumlarından biraz (0.256 mm) daha fazla girintili görünüyordu. Şeffaf plak sistemi, hafif ila orta şiddette maloklüzyonları olan çekimsiz vakalar için maksiller arka dişlerde çoğu translasyonel diş hareketi ve mesial-distal devrilme tahminini karşılıyor gibi görünmektedir.

Giriş

1999 yılında, dijital olarak üretilen hareketli ortodontik apareyler Align (Align Technology Inc., Tempe, AZ) tarafından ticari olarak kullanıma sunuldu. Başlangıçta, bu sistem, geleneksel sabit kenarlı cihazlara estetik bir alternatif olarak, hafif ila orta derecede kalabalık olan veya küçük alanları kapatan, büyümeyen vakaları çözmek için tasarlanmıştır. Bilgisayar destekli tasarım ve üretim (CAD/CAM), dental malzemeler ve tedavi planlamasında onlarca yıllık gelişmelerle, şeffaf plak tedavisi (CAT) o zamandan beri dünya çapında çeşitli maloklüzyonları olan 10 milyondan fazla hastayı tedavi etmek için kullanılmıştır1. Yakın zamanda yapılan bir retrospektif çalışma, CAT'in hafif maloklüzyonları olan genç popülasyon için sabit aparey tedavisi kadar etkili olduğunu ve diş dizilimi, oklüzal ilişkiler ve overjet2'de önemli ölçüde iyileştirilmiş sonuçlar verdiğini göstermiştir. Randevu sayısı, acil ziyaretler ve genel tedavi süresi de şeffaf plak tedavisi hastaları için daha iyi sonuçlar verdi. CAT, büyümeyen hastalarda ekstraksiyon olmayan, hafif-orta şiddette maloklüzyonlarıtedavi etmek için kullanılabilse de 3,4 ve tedavi süresini ve sandalye süresinikısaltabilir 5, tedavinin geleneksel labial diş tellerinin altın standardı kadar etkili olup olmadığıbelirsizliğini korumaktadır 4,6,7,8,9, özellikle ön-arka ve dikey düzeltmeiçin 10.

ClinCheck, klinisyenlere olası diş hareketlerinin sanal üç boyutlu (3D) simülasyonlarını sağlamak için Align tarafından geliştirilmiş bir yazılım platformudur. Öncelikle hastanın başlangıç durumu ve klinisyenin reçete ettiği tedavi planı ile ilgili olarak, hasta için görsel bir iletişim aracı da olabilir. Tahmin edilen ve elde edilen sonuçlar arasındaki herhangi bir uyumsuzluk, orta kursta bir düzeltme, iyileştirme veya sabit aparey tedavisine dönüşüm gerektirebilir. Sonuç olarak, yazılım tahminlerinin güvenilirliği araştırmacıların artan ilgisini çekmiştir. Lagravere ve Flores-Mir'in 2005 yılında yayınlanan sistematik derlemesindenbu yana11, tahmin edilen modeller ile tedavi sonrası modeller arasındaki uyumun araştırılması farklı şekillerde ölçülmüş, ölçüm yöntemleri arasında ark uzunluğu, köpekler arası mesafe, overbite, overjet, orta hat deviasyonu12, Amerikan Ortodonti Kurulu objektif derecelendirme sistemi (ABO-OGS) redüksiyon skoru13, üst ve alt interdental genişlik14ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografiden elde edilen ölçümler15.

3D modeller 16,17,18,19,20,21 üst üste bindirilerek de karşılaştırmalar yapılmıştır. Örneğin, ToothMeasure (Align Technology tarafından geliştirilen dahili yazılım) gibi birçok güncel yazılım platformu, tedavi edilmemiş dişler, damak halıları veya diş implantları üzerinde kullanıcı tarafından seçilen referans noktalarını kullanarak iki dijital modeli tekrarlanabilir şekilde üst üste bindirebilir. Tahmin edilen ve elde edilen modeller genellikle damak yüzeylerini içermediğinden, önceki birçok çalışma 15,16,17,18, bu dişlerin göreceli hareketlerinden kaynaklanan hataların eklenmesi olasılığı da dahil olmak üzere, tedavi edilmemiş arka dişleri üst üste binme için referans olarak kullanmıştır. Bu çalışmalar, aralık veya hafif-orta derecede çapraşıklık olan nispeten basit vakalarda arkın ön bölgeleriyle sınırlandırılmıştır.

Grünheid ve ark. dijital modellerde stabil anatomik yapılar olmadan tam dişlenme CAT'nin doğruluğunu değerlendirmek için sanal tedavi planları ile gerçek tedavi sonuçları arasındaki tutarsızlıkları ölçmek için matematiksel üst üste binmeyi kullandı20. Haouili ve ark. CAT21 ile diş hareketinin etkinliği üzerine prospektif bir takip çalışması yürütmek için Compare yazılımı içinde en uygun algoritmada aynı yöntemi kullandılar. Amaç, gelişmekte olan teknoloji, yani SmartForce, SmartTrack hizalayıcı malzemeleri ve dijital taramalarla ilişkili doğruluk hakkında bir güncelleme sağlamaktı. Genel doğruluğun %41'den17'den %50'ye21 arttığına dair bulguları cesaret vericiydi, ancak bazı diş hareketlerinin şeffaf plak sistemi ile hala tatmin edici bir şekilde elde edilemediği olasılığını ortadan kaldırmadı.

Tahmin edildiğinde ve elde edildiğinde, dijital modeller damak rugae, diş implantları veya tori gibi dişten bağımsız ortak bir 3D referans içerir; Birçok uygun yazılım platformunun koordinat sistemi içinde birlikte kaydedilebilirler. İlgilenilen bir diş daha sonra birinden bölümlere ayrılır ve diğerinde yer değiştirmiş versiyonuyla eşleşecek şekilde matematiksel olarak dönüştürülürse, dönüşüm matrisi tüm 3D transpozisyonu tanımlamak için gereken tüm bilgileri içerir. İçeriği, resmi bir konvansiyonla tanımlanan üç çeviri ve üç rotasyon olarak ifade edilebilir. Invisalign ClinCheck Pro 3D kontrol yazılımında, dişleri öngörülen konumlarına taşımak için gereken 3D diş hareketlerini gösteren sayısal parametrelerin bir diş hareketi tablosunda gösterildiği bir örnek bulunur.

Planlama yazılımından alınan ilk ve son (tahmin edilen) modeller, aynı yazılım platformu tarafından sağlanan ortak bir koordinat sistemini paylaşırken, damaklarının olmaması, aynı dişlenmeye sahip olmadıkları sürece başka herhangi bir dijital dişlenme modeliyle birlikte kayıt olma olasılığını kısıtlar. Bu bağlamda, yazılım öngörümlü ve tedavi sonrası (elde edilen) modellerin üst üste binmesinin mümkün olacağı varsayılmıştır. Bu fizibilite, iki çiftin mevcudiyetinden kaynaklanmaktadır: ilk ve nihai (planlama yazılımından dışa aktarma sırasında otomatik olarak üst üste bindirilir) ve başka bir ön işlem çifti ve elde edilen modeller (palatal rugae kullanılarak üst üste bindirilir). Bu çiftler, Invisalign başlangıç modeliyle hizalamak için bir referans olarak tedavi öncesi dişlenme kullanılarak kaydedilebilir. Daha sonra, konumlarındaki ve yönelimlerindeki farklılıkları değerlendirmek için tek tek dişlerin segmentasyonu gerçekleştirilebilir. Bu değerlendirme, dişlerin modeller arasında yer değiştirmesini içerir ve dönüşüm matrisleri, ötelemelerin ve yeniden yönlendirmelerin sayısal olarak ölçülmesini sağlar.

Bu protokolde, hem ergenlerde hem de yetişkinlerde hafif ve orta şiddette maloklüzyonları ele almada CAT'in etkinliğini değerlendirmek için, özellikle maksiller arka dişlere odaklanan bir yaklaşım tanıtıldı. Sıfır hipotezi, ilk şeffaf plak serisinden sonra maksiller posterior dişlerde elde edilen ve planlama yazılımı tarafından tahmin edilen diş pozisyonu arasında bir fark olmadığıydı.

Protokol

Bu çalışma, British Columbia Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu'ndan etik onay almıştır (No. H19-00787). Gizliliği korumak için, çalışmada kullanılan tüm örneklere kimlik gizleme prosedürleri uygulanmıştır. Ayrıca, araştırmaya dahil edilmeden önce, katılan tüm hastalardan uygun şekilde bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

NOT: Her katılımcı, aşağıdakileri kapsayan dört maksiller dijital modele katkıda bulunmuştur:

  1. Damak iTero kullanılarak taranmış ön işlem dijital modeli
  2. Damak iTero kullanılarak taranmış tedavi sonrası dijital model
  3. Planlama yazılımından dışa aktarılan ön arıtma modeli.
  4. Tahmin edilen model, planlama yazılımından dışa aktarılır.

Bu protokol, CloudCompare, Meshmixer ve Rhinoceros dahil olmak üzere çeşitli yazılım araçlarının bir kombinasyonundan yararlandı. Bu yazılım platformları, kayıt sürecini kolaylaştırmada ve hareketlerini ve yönelimlerini analiz etmek amacıyla tek tek dişlerin segmentasyonunu sağlamada çok önemli bir rol oynamıştır. Bu yazılım araçlarının, benzer hedeflere ulaşabilmeleri koşuluyla diğer açık kaynaklı yazılım seçenekleriyle çoğaltılabileceğini belirtmekte fayda var. Yazılım sırasını gösteren bir iş akışı Şekil 1'de sunulmuştur.

1. Hazırlık

  1. İlk ve son (tahmin edilen) modelleri, STL'>> Dışa Aktar'a tıklayarak planlama yazılımından stereolitografik (STL) dosyalar olarak alın.
    NOT: Planlama yazılımından dışa aktarılan modellerde sadece klinik kuronlar ve damak olmadan sanal diş etleri bulunur.
  2. Taramayı seçerek, tıklayıp Dışa Aktar > Dışa Aktarma Türü (açık kabuk), Veri Formatı (Kemer başına dosya [oklüzyona yönlendirilmiş kemerler]) öğesini seçerek taranan model yazılımından (OrthoCAD) işlem öncesi ve işlem sonrası dijital modelleri STL dosyaları olarak elde edin.
    NOT: Model tarama yazılımından dışa aktarılan modeller sadece dişlenmeyi değil, aynı zamanda diş etini ve tüm damağı da içerir.

2. CloudCompare'de işlem öncesi ve sonrası dijital modellerin damak bindirmesi

  1. Yazılımı açın ve işlem öncesi ve işlem sonrası dijital modellerin STL dosyalarını sürükleyip bırakın.
  2. Her modeli seçin ve seçili modellerin renklerini değiştirmek için Renkleri Düzenle >> Benzersiz Ayarla'yı tıklatın.
  3. Tedavi sonrası dijital modeli seçin ve Çevir/Döndür simgesine tıklayın. Modeli yan yana olacak şekilde sürüklemek için sağ tıklayın. Yeşil onay işaretine tıklayın.
  4. Ön işlem dijital modelini seçin ve Segment simgesine tıklayın.
  5. Damak halısında dört noktaya tıklayın ve seçimi kaldırmak için sağ tıklayın. Segmentlere Ayır'ı ve ardından Yeşil Onay İşareti'ni tıklayın. Tedavi sonrası dijital model için 2.4 ila 2.5 arasındaki adımları tekrarlayın.
  6. PostTreatModel.remaining ve PreTreatModel.remaining modellerini gizleyin ve hem PostTreatModel.part hem de PreTreatModel.part modellerini seçin.
  7. Kaba Kayıt hizalama simgesine tıklayın (nokta çifti toplama) ve hem tedavi öncesi hem de sonrası damaklar için orta hattın her iki tarafındaki damakta karşılık gelen en az üç yer işareti yerleştirin. Hizala'yı tıklayın, ardından Yeşil Onay İşareti'ni tıklayın.
  8. Dönüştürme matrisini kopyalayarak, Düzenle > Dönüştürmeyi Uygula'yı tıklatıp dönüştürme matrisini yapıştırarak her iki model için kafesleri gösterin ve dönüştürülmemiş PostTreatModel.remainan modelini taşıyın.
    NOT: Dönüştürme matrisi çıktıları konsolda gösterilir.
  9. PostTreatModel.remaining ve PreTreatModel.remaining modellerini gizleyin ve PostTreatModel.part ve PreTreatModel.part modellerini seçin.
  10. İnce Kayıt hizalama simgesine tıklayın ve PreTreatModel.part modelinin referans olarak seçildiğinden emin olun. Tamam'a tıklayın.
    NOT: Kayıt bilgileri penceresinde elde edilen ortalama karekökü (RMS) onaylayın. 0,05 RMS'≤ bir sapma kabul edilebilir.
  11. Her iki model için kafesleri gösterin ve dönüştürme matrisini kopyalayıp Düzenle > Dönüştürmeyi Uygula'ya tıklayarak ve dönüştürme matrisini yapıştırarak dönüştürülmemiş PostTreatModel.remaining modelini taşıyın.
  12. Üst üste binen PostTreatModel.remaining ve PreTreatModel.remaining modellerini STL dosyaları olarak kaydedin.

3. Rhinoceros yazılımı ile üst üste binme için yazılım modeli hazırlama

  1. Planlama yazılımı ön işlem ve öngörülen modellerin STL dosyalarını ayrı ayrı içe aktarın.
    NOT: Yazılım modellerini Rhinoceros veya CloudCompare gibi ölçüm yazılımlarına aktarırken, oryantasyon ve modellerin kaydı korunur
  2. Simüle edilmiş dişetini seçin ve çıkarmak için Sil'e basın.
  3. MeshTools'a tıklayın, Meshplane'i seçin. Dişlerin etrafına bir düzlem çizin ve düzlemi diş kronlarının oklüzal 1 / 3'üne hareket ettirin. Bu, üst üste binme hassasiyetini artıracaktır.
  4. Sağ görünümü genişletmek için Sağ düğmesine çift tıklayın.
  5. MeshBooleanSplit komutunu girin ve düzlemi ve tüm dişleri seçin ve ardından Enter tuşuna basın.
  6. 1/3 oklüzal diş kronlarını bırakarak dişlerin düzlem ve servikal kısımlarını silin.
  7. Bölünmüş modeli bir STL dosyası olarak kaydedin.
  8. Diğer model için tüm adımları yineleyin.

4. Yazılım öngörümlü ve işlem sonrası dijital modellerin CloudCompare ile üst üste bindirilmesi

  1. Daha önce palatal olarak üst üste bindirilmiş işlem öncesi ve işlem sonrası dijital modellerin STL dosyalarını ve bölünmüş ön işlem ve bölünmüş tahmin edilen modelleri sürükleyip bırakın.
  2. Her modeli seçin ve seçili modellerin renklerini değiştirmek için Renkleri Düzenle >> Benzersiz Ayarla'yı tıklatın.
  3. Hem işlem öncesi hem de işlem sonrası dijital modelleri seçin ve Çevir/Döndür simgesine tıklayın. Modelleri yan yana olacak şekilde sürüklemek için sağ tıklayın.
  4. Yazılımdan, ilgili kutuların işaretini kaldırarak bölünmüş tahmin edilen modeli ve işlem sonrası dijital modeli gizlemesini isteyin. Bölünmüş ön işlem modelini ve ön işlem dijital modelini seçin.
  5. Kaba Kayıt hizalama simgesine tıklayın ve hem bölünmüş ön işlem modelinde hem de işlem öncesi dijital modelde kronların sivri uçlarına karşılık gelen yer işaretlerini yerleştirin. Hizala'yı tıklayın, ardından Yeşil Onay İşareti'ni tıklayın.
  6. Bölünmüş tahmin edilen modeli ve tedavi sonrası modeli gösterin ve dönüştürme matrisini kopyalayarak, Düzenle > Dönüştürmeyi Uygula'ya tıklayarak ve dönüştürme matrisini yapıştırarak dönüştürülmemiş tedavi sonrası modeli taşıyın.
  7. İşlem sonrası gizleyin ve tahmin edilen modelleri bölün. Ön arıtma ve bölünmüş ön işlem modellerini seçin. Bölünmüş ön işlem modeli ile ön işlem dijital modeli arasında en iyi uyum için İnce Kayıt hizalama simgesine tıklayın.
  8. Kafesleri gösterin ve dönüştürme matrisini kopyalayarak, Dönüştür > Uygula'yı tıklatıp dönüştürme matrisini yapıştırarak dönüştürülmemiş modeli taşıyın.
  9. Bölünmüş tahmin edilen ve işlem sonrası dijital modelleri gösterin, ardından üst üste bindirmeyi görüntülemek için bölünmüş ön işlem modelini ve ön işlem dijital modelini gizleyin (Şekil 2).
  10. Modelleri STL dosyaları olarak kaydedin.

5. Meshmixer kullanarak taç segmentasyonu

  1. Bölünmüş tahmin edilen modeli ve işlem sonrası dijital modeli Meshmixer'a aktarın.
  2. Segmentlere ayrılacak diş sayısı için modelleri çoğaltmak üzere Düzenle > Çoğalt'ı tıklatın. Her modeli, bölümlere ayrılacak ilgili diş numarasıyla etiketleyin.
  3. İşlem sonrası dijital modeli görünür halde tutan Göz simgesine tıklayarak bölünmüş tahmin edilen modeli gizleyin.
  4. İşlem sonrası modelde, Seç'e tıklayın ve Fırçanın boyutunu ayarlayın. Seçilen kuronu segmentlere ayırmak için, sivri uçlara çok dikkat ederek Fırça aracını seçilen dişin oklüzal yüzeyine sürükleyin.
  5. Değiştir > Ters Çevir'e tıklayın, ardından modelin geri kalanını silmek > parçalı tepeyi bırakmak için Düzenle At'a tıklayın.
  6. Bölünmüş tahmin edilen modeli gösterin ve ilgili Göz simgelerine tıklayarak tedavi sonrası modeli gizleyin.
  7. Bölünmüş tahmin edilen model için 5.4-5.5 adımlarını yineleyin.
  8. Seçilen her tepeyi STL dosyaları olarak dışa aktarın.
  9. Her diş segmentasyonu için tüm adımları tekrarlayın.

6. CloudCompare ile diş süperpozisyonu

  1. Segmentlere ayrılmış tedavi sonrası dijital kronları içe aktarın ve yazılım tarafından öngörülen kronları yazılıma bölün. Oryantasyon ve bulut kaydının tutarlı kaldığından emin olun. Hem sağ hem de sol dişlerin oryantasyonunu standartlaştırmak için Dünya Koordinat Izgarasını oluşturun ve metodolojinin güvenilirliğini artırın. Şebekenin merkezi, CloudCompare yazılım bulutunun (0,0,0,0,0,0) koordinatını temsil etmelidir.
  2. Her iki kurma kolunu da seçin ve Normaller > Düzenle'> Köşe Başına İşlem >'a tıklayın.
  3. Her bir dişi seçin ve seçili modellerin renklerini değiştirmek için > Renkleri Düzenle > Benzersiz Olarak Ayarla'yı tıklatın.
  4. Kutunun işaretini kaldırarak tedavi sonrası dişi gizleyin ve hem tedavi sonrası gizli dişi hem de görünür öngörülen dişi seçin.
  5. Alt görünümü seçin, Çevir/Döndür simgesine tıklayın ve dişi bukkal çıkıntı dikey çizgiyle aynı hizaya gelecek şekilde döndürmek için X, Y ve Z düzlemlerini kullanın.
  6. Sol taraftaki görünümü seçin, Çevir/Döndür simgesine tıklayın ve bukkal ve lingual çıkıntıları yatay çizgiyle hizalayın.
  7. Arka görünümü seçin, Çevir/Döndür simgesine tıklayın ve bukkal ve lingual çıkıntıları yatay çizgiyle hizalayın.
    NOT: Oklüzal ve yüz yüzeylerini dünya eksenleri ve düzlemleri ile hizalamayı hedefleyin. Dişin sınırlayıcı kutu merkezinin dünya orijininde konumlandırıldığından emin olun. Dünya Koordinat Izgarasına bağlı kalarak tüm dişlerin pozisyonları standart hale getirilecektir. Bu adım, tek bir dişin özel konumundan bağımsız olarak tüm eksenlerde X, Y ve Z translasyonlarının tutarlı ve doğru bir şekilde dönüştürülmesini sağlar.
  8. Tüm çıkıntılar hizalandığında, tüm görünümlerde dişi ızgara üzerinde ortalamak için Çevir/Döndür simgesine tıklayın.
  9. Tedavi sonrası dişi gösterin ve tahmin edilen dişi ve tedavi sonrası dişi seçin.
  10. Tedavi sonrası dişi tahmin edilen dişin üzerine kaydetmek için İnce Kayıt hizalama simgesine tıklayın. Tamam'a tıklayın.
    NOT: Tamamlandığında CloudCompare, RMS'nin üst üste binmesi de dahil olmak üzere kayıt bilgilerini gösterecektir (Şekil 3).
  11. İki diş arasındaki konumsal ve rotasyonel farkları belirlemek için, tedavi sonrası dişi seçin, dönüştürme matrisini kopyalayın, Dönüştür > Dönüştürmeyi Uygula'ya tıklayın ve dönüştürme matrisini yapıştırın.
  12. Tahmin edilen diş ile tedavi sonrası diş arasındaki dönme ve doğrusal hareketleri görüntülemek için Euler Açıları simgesini seçin.
  13. Tüm çevirme ve döndürme ölçümlerini bir elektronik tabloda belgeleyin. Kalan tüm arka dişler için bu işlemi tekrarlayın.
    NOT: Klinik olarak anlamlı ölçüm farklılıklarını belirlemek için Amerikan Ortodonti Kurulu (ABO) model derecelendirme sistemini12 kullanın. Doğrusal olarak 0,5 mm'den ve açısal olarak 2 dereceden büyük farklılıklar klinik olarak anlamlı kabul edilir.
  14. Bir elektronik tabloda sağ taraftaki dişlerin ön-arka yönü için ölçüm değerlerini ayarlayın. Bu ayarlama, sağ taraftaki dişlerin sol taraftaki dişlere standartlaştırılmış oryantasyonunu açıklar.

7. Ölçüm özellikleri

  1. Rotasyon sırasını ve ölçüm kurallarını anlayın: CloudCompare, ölçümleri için Tait-Bryan ZYX dışsal (dünya kökenli) kuralını kullanır.
    NOT: Translasyon için, eksenler X (bukcolingual yön), Y (mesiodistal yön) ve Z'yi (dikey yön: izinsiz giriş/ekstrüzyon) temsil eder. Açısal hareketler, X ekseni (Psi - mesiodistal uçma), Y ekseni (Theta - buccolingual tork) ve Z ekseni (Phi - mesiodistal rotasyon) ile temsil edilir22. Diş hareketleri, arktaki konumundan bağımsız olarak dişin anatomisi açısından ifade edilir. Ölçülerin işareti (+, -), dünyanın orijininden yönünü ve eksenleri etrafındaki dönüşünü gösterir.
  2. Bağlamsal alaka düzeyinin önemi: Diş hareketlerini tanımlayan yön terimlerinin (örneğin, mesial, distal, bukcolingual) belirli bir dişe atıfta bulunduğunu ve diş arkına göre değişiklikleri hesaba katmadığını unutmayın.

8. İstatistiksel analiz

  1. Tüm analizler için RStudio (sürüm 1.4.1103) aracılığıyla R istatistik paketini (v 3.2.3, RStudio Inc.) kullanın.
  2. Rastgele 32 diş seçin ve 1 aylık aralıklarla çift ölçümler yapın.
  3. Her iki ölçüm seti için sınıf içi korelasyon katsayıları (ICC) ve Bland Altman analizleri ile sınav içi güvenilirliği test edin.
  4. Hem açısal hem de doğrusal parametreler için tahmin edilen ve elde edilen diş pozisyonları arasındaki ortalama tahmin farklılıklarını test etmek için Hotelling'in T-kare testlerini uygulayın.
  5. Ailece 0,05'lik bir hata oranını hedefleyerek p değerlerinde bir Bonferroni düzeltmesi kullanarak birden fazla diş karşılaştırması için ayarlayın.
  6. Her bir diş tipi ve hareket parametresi için tahmin farklılıklarının önemli olup olmadığını belirlemek için herhangi bir önemli farklılık tespit edilirse, post-hoc Hotelling'in T-kare testini yapın. Doğrusal ölçümlerde 0,25 mm veya daha fazla ve açısal ölçümler için 2° veya daha yüksek tutarsızlıkları klinik olarak anlamlı olarak düşünün.

Sonuçlar

Ortalama uç ve tork açıları için %80 güç ve 0,0523 alfa ile 0,6°'lik bir etki değişikliğini tespit etmek için minimum 24 vakalık bir örneklem büyüklüğü gerekliydi. Dahil edilme kriterleri şu şekildedir: (1) birinci azı dişlerinden tam kalıcı dişlenme, (2) Sınıf I maloklüzyonlar veya 2 mm'den az Sınıf II /III maloklüzyonlar veya ekstraksiyonsuz Invisalign tedavisi görmüş hafif ila orta derecede çapraşıklık, (3) en az ilk Invisalign plak serisinin tamamlanması...

Tartışmalar

Damak ragaları ergenlik döneminde benzersiz bir konfigürasyona sahiptir; Büyüme sırasında sabit kalırlar, kişisel tanımlama için otantik belirteçlerdir ve maksiller model üst üste binme 24,25,26,27 için stabil anatomik referanslar olarak kabul edilirler. Dai ve ark. bu yöntemi, birinci premolar çekimden sonra şeffaf plaklarla maksiller birinci azı dişlerinin ve santral kesic...

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.

Teşekkürler

Bu çalışma, Uluslararası Align Araştırma Ödülü Programı (Align Technology Inc., Tempe, AZ) tarafından finanse edilmiştir. Ancak, fon kaynağının araştırmanın yürütülmesinde ve/veya makalenin hazırlanmasında hiçbir dahli olmamıştır. Invisalign vakalarının sağlanmasındaki cömert destekleri için Dr. Sandra Tai ve Dr. Samuel Tam'a ve istatistiksel analizler için profesyonel desteği için Nikolas Krstic'e teşekkür ederiz.

Malzemeler

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

Referanslar

  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).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

JoVE de Bu AySay 204

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Araştırma

Eğitim

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır