Waiting
Processando Login

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Maksiller Arka Diş Hareketinin Ölçülmesi: Damak ve Dental Üst Üste Koyma Kullanılarak Model Bir Değerlendirme

Published: February 23, 2024 doi: 10.3791/65531

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

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 ve (4) hem başlangıç hem de iyileştirme ağız içi taramalarda sunulan palatal rugalar. Hariç tutma kriterleri şunlardı: (1) yardımcı genişletme ve distalizasyon cihazlarına daha önce maruz kalma, (2) tedavi sırasında dişlerde gözle görülür aşınma yüzeyleri, (3) travma, kraniyofasiyal sendrom veya eksik diş öyküsü ve (4) çizelgede belgelenen plak aşınmasına zayıf uyum. Birkaç vakanın ikinci azı dişleri yoktu veya patlıyordu ve bu nedenle analizden çıkarıldı. Buna göre, bu çalışma, yaşları 24.±8 ile 8.8 arasında değişen 12 ila 44 yaşları arasındaki 25 katılımcıdan (17 kadın ve 8 erkek) seçilen 150 dişten (50 birinci küçük azı dişi, 50 ikinci küçük azı dişi ve 50 birinci azı dişi) oluşmuştur. 25 hastanın 4'ü Sınıf I, 15'i Sınıf II ve 6'sı Sınıf III maloklüzyon idi ve hepsi 2 mm'den küçüktü. Ortalama tepsi sayısı 24.8 ± 11.2 ve ortalama tedavi süresi 214 ± 131 gün idi. 150 maksiller posterior dişin 63'ü ataşmansız, 7'si konvansiyonel ve 80'i optimize edilmiş ataşmanlı diş vardı.

Sınav içi güvenirlik için ortalama ICC'ler 0.990'dan büyüktü, bu da sınav görevlisi içi anlaşmanın mükemmel olduğunu düşündürmektedir (Tablo 1). Bland-Altman analizlerinin sonuçları Tablo 2'de rapor edilmiş olup, bu analizler de yüksek düzeyde denetçi içi uyum göstermiştir.

Tablo 3 , maksiller arka dişlerde öngörülen ve elde edilen diş pozisyonu arasındaki açısal ve doğrusal farklılıkları göstermektedir. Genel olarak, rotasyon, tork ve uç için açısal ölçüler, bukkal-lingual, mesial-distal ve oklüzal-gingival translasyonlar için mesafe ölçülerinden önemli ölçüde daha fazla varyasyona sahipti. Birinci küçük azı dişleri ve ikinci küçük azı dişleri için ortalama rotasyon farkları 2°'den büyüktü ve %95 güven aralığı sıfırı içermiyordu. Bu, klinik olarak, maksiller birinci ve ikinci küçük azı dişlerinin mesiyal olarak önemli ölçüde döndürüldüğünü düşündürmektedir. Tüm diş tipleri için tork sıfırdan önemli ölçüde sapmışken, ikinci küçük azı dişleri ve birinci azı dişleri için ortalama fark -2°'den azdı, bu da tüm maksiller arka dişlerin, özellikle ikinci küçük azı dişleri ve birinci azı dişlerinin, tahmin edilen pozisyona göre klinik olarak daha anlamlı bir bukkal taç torkuna sahip olduğunu düşündürdü.

Hotelling'in T-kare test sonuçları ve her parametre için Bonferroni düzeltmesi ile %95 genel güven aralıkları Tablo 4'te sunulmaktadır. Sonuçlar, dönme (2.036° ± 4.217°) ve torktaki (-2.913° ± 3.263°) ortalama farklılıkların, sırasıyla 0.023 ve 0.0003 p değerleri ile sıfırdan istatistiksel olarak anlamlı derecede farklı olduğunu göstermektedir.

Bağlanma kullanımının tahminin doğruluğu üzerindeki olası etkilerini daha fazla araştırmak için, Şekil 4'te farklı ekler arasında küçük farklılıklar gösteren bir birincil araştırma görselleştirilebilir (Hayır, geleneksel veya optimize edilmiş bağlanma). Bununla birlikte, bu muhtemelen geleneksel bağlanmanın düşük frekanslarından kaynaklanmaktadır.

Figure 1
Şekil 1: Yazılım kullanım sırasının iş akışı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 2
Şekil 2: Yazılım-final (öngörülen) ve tedavi sonrası (elde edilen) modellerin üst üste bindirilmesi. (A) Aynı koordinat sistemine kayıtlı bir denekten dört model. Renk kodlaması, damaklı ancak farklı dişlere sahip tedavi öncesi ve tedavi sonrası modelleri, damaksız ve tedavi öncesi modelle aynı dişlenmeye sahip yazılım-başlangıç modelini ve damaksız ve öngörülen dişlenmeye sahip yazılım-son modeli gösterir. Üst üste binme yöntemi metinde açıklanmıştır. (B) Yazılım tarafından öngörülen nihai ve tedavi sonrası modeller tek başına gösterilmiştir. Bu çalışmada diş pozisyonları ve yönelimlerindeki farklılıklar ölçülmüştür. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 3
Şekil 3: Ölçümlerle diş süperpozisyonu. (A) Elde edilen (tedavi sonrası) modelden, yazılım tarafından tahmin edilen versiyona kayıtlı segmentli bir birinci azı dişi. Kayıt için dönüştürme matrisi ve uyumun ortalama karekök (RMS) CloudCompare'in açılır penceresinden alınmıştır. (B) Dönüşüm matrisinden türetilen Euler açıları ve yer değiştirmeleri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Figure 4
Şekil 4: Eksiz tahmin farklılıklarının geleneksel ve optimize edilmiş ataşmanlarla karşılaştırılması. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Parametre Demek 95% CI Mana
Dönme (°) 1 1 1 0
Tork (°) 0.991 0.982 0.996 0
İpucu (°) 0.992 0.983 0.996 0
Bukkal-Lingual (mm) 0.999 0.997 0.999 0
Mezial Distal (mm) 0.99 0.979 0.995 0
Oklüzal-Dişeti (mm) 0.998 0.996 0.999 0

Tablo 1: Sınav içi güvenirlik için sınıf içi korelasyon katsayıları (ICC) (n = 32 diş). CI: güven aralığı.

Parametre Ortalama fark 95% CI
Dönme (°) 0.032 -0.045 0.137
Tork (°) 0.182 -0.099 0.503
İpucu (°) 0.061 -0.08 0.218
Bukkal-Lingual (mm) -0.011 -0.043 0.012
Mezial Distal (mm) 0.008 -0.033 0.048
Oklüzal-Dişeti (mm) 0.011 -0.002 0.026

Tablo 2: Muayene içi uyum için Bland-Altman analizlerinin sonuçları (n = 32 diş). CI: güven aralığı.

Parametre Birinci Premolar (n=50) İkinci Premolar (n=50) Birinci Azı Dişi (n=50)
Demek SD 95% CI Demek SD 95% CI Demek SD 95% CI
Dönme (°) 2.801 3.881 1.767 4.023 2.472 5.265 1.195 4.148 0.835 3.004 0.098 1.74
Tork (°) -1.261 1.912 -1.765 -0.722 -3.597 3.586 -4.588 -2.512 -3.881 3.413 -4.895 -2.934
İpucu (°) 0.746 2.851 -0.079 1.632 0.409 3.015 -0.434 1.238 -0.326 1.917 -0.582 0.506
Bukkal-Lingual (mm) -0.18 0.455 -0.311 -0.046 -0.156 0.516 -0.307 -0.018 -0.048 0.619 -0.203 0.132
Mezial Distal (mm) 0.143 0.535 -0.006 0.309 0.155 0.56 -0.01 0.299 0.213 0.618 0.041 0.392
Oklüzal-Dişeti (mm) -0.141 0.407 -0.256 -0.031 -0.206 0.408 -0.323 -0.09 -0.256 0.398 -0.363 -0.147

Tablo 3: Maksiller birinci küçük azı dişleri, ikinci küçük azı dişleri ve birinci büyük azı dişleri için tahmin edilen ve elde edilen diş pozisyonu arasındaki açısal ve doğrusal farklılıklar için tanımlayıcı istatistikler. Pozitif değerler, tahmin edilen diş pozisyonundan daha fazla bukkal, distal veya oklüzal veya daha fazla mesial rotasyon, daha fazla distal kron ucu veya daha fazla lingual kron torku ile elde edilen bir diş pozisyonunu gösterdi. SD: standart sapma; CI: güven aralığı.

Parametre Demek SD 95% CI P
Dönme (°) 2.036 4.217 1.408 2.756 0.023*
Tork (°) -2.913 3.263 -3.411 -2.388 0.0003*
İpucu (°) 0.374 2.641 -0.049 0.8 1
Bukkal-Lingual (mm) -0.128 0.534 -0.216 -0.041 0.186
Mezial Distal (mm) 0.17 0.569 -0.076 0.258 1
Oklüzal-Dişeti (mm) -0.201 0.405 -0.266 -0.136 0.123

Tablo 4: Bonferonni düzeltmesi ile Hotelling'in T-kare testleri ile ölçülen tüm maksiller posterior dişlerdeki açısal ve doğrusal ortalama tahmin farklılıklarının karşılaştırılması. Pozitif değerler, tahmin edilen diş pozisyonundan daha fazla bukkal, distal veya oklüzal veya daha fazla mesial rotasyon, daha fazla distal kron ucu veya daha fazla lingual kron torku ile elde edilen bir diş pozisyonunu gösterdi. *P < 0,05.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

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 kesici dişlerin elde edilen ve tahmin edilen diş hareketini karşılaştırmak için kullandılar28. Elde edilen tedavi sonrası model, Rapidform yazılımı aracılığıyla tedavi öncesi ve planlanan tedavi sonrası modele kaydedildi. Tahmin edilen ve elde edilen diş hareketleri arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğunu bildirdiler. Tedavi öncesi ve sonrası modeller farklı kaynaklardan (aljinat ölçüleri ve ağız içi taramalar) elde edildi. Diş hareketinin ölçümleri, posterior oklüzal düzlemi enine bir düzlem olarak ve palatal sütürü bir midsagital düzlem oluşturmak için bir kılavuz olarak kullanarak bir koordinat sistemi içinde ifade edildi. İlgili maksiller birinci azı dişleri ve üst orta kesici dişler için açısal ve translasyonel parametreler bu düzlemlere yansıtıldığından, sonuçlarını farklı koordinat sistemleri kullanan araştırmalarla karşılaştırmak zordur (örneğin, bir dişin yaklaşık direnç merkezine dayalı bir koordinat orijini)17,18,19,20,21.

Çalışma maksiller ark ile sınırlıydı, bu nedenle damak ve rugaları tahmin edilen ve elde edilen modelleri kaydetmek için kullanılabilirdi. Daha önce, model kaydı, tedavi edilmemiş veya stabil olduğu varsayılan arka dişler 16,17,18,19, en uygun algoritmalar 20,21, mini vidalar26,27, tori29, implantlar30, kafatası tabanı31 veya diğer kemikli yapılar32 kullanılarak yapılmıştır. Şeffaf plak etkinliğini değerlendirmek için damak süperpozisyonunu kullanan önceki birkaç çalışmadan birinde, Dai ve ark. ekstraksiyon vakalarında maksiller birinci azı dişlerinin ve merkezi kesici dişlerin elde edilen ve tahmin edilen diş hareketlerinikarşılaştırdılar 28, ancak diş pozisyonu ve oryantasyonunda bireysel farklılıklar bildirmediler bu ve diğer çalışmalarda kullanılan altı serbestlik derecesiile 20, 21.

Ön dişler bu protokole dahil edilmedi çünkü klinik kronlarının şekilleri, CloudCompare'in dönüşümlerini ifade etmek için kullandığı dünya koordinat sistemi içinde yönlendirilmesi çok zordu. Bununla birlikte, küçük azı dişleri ve azı dişleri, tedavi edilen her dişin oklüzal yüzeyinin, uzun ekseninin ve sınırlayıcı kutusunun yazılımın orijini ve dünya koordinatlarına yönlendirilmesine izin vermek için yeterli oklüzal yer işaretlerine ve yüz yüzeyi düzenliliğine sahipti.

Kayıt sırasında diş hareketini tanımlayan translasyonel ve rotasyonel bilgileri sağlamak için bir dönüşüm matrisi kullanmak, belirli kurallara bağlı kalmayı gerektirir. CloudCompare, önce bir ZYX eksen döndürme dizisinin benimsendiği ve ardından eşleşmeyi tamamlamak için gereken sıfır dünyasından 3D çevirilerin yapıldığı Tait-Bryan kuralını kullanır. Bu çalışmada bildirilen açılar Tait-Bryan konvansiyonunu33 yansıttığından, farklı konvansiyonları kullanan çalışmalar farklı sonuçlar verecektir. Tedavi sonrası dişin dünya orijini ve koordinatları ile hizalanması, her dişin kendine özgü yüzey anatomisi tarafından belirlenen dişin orijinal konumundan ve yönlerinden translasyonu gösteren ölçümleri sağladı.

Genel olarak, sonuçlarımız, elde edilen diş pozisyonunun rotasyonunun ve torkunun, şeffaf plaklarla tedaviden sonra daha fazla mesial rotasyon ve bukkal tork ile tahminlerden istatistiksel ve klinik olarak anlamlı derecede farklı olduğunu gösterdi. Maksiller birinci azı dişlerinde rotasyonel hareket nispeten başarılı olsa da, birinci ve ikinci küçük azı dişlerinde rotasyon derotasyonu daha sorunluydu, bu da küçük azı dişlerinin morfolojisinin bu farka katkıda bulunabileceğini düşündürdü. Bu bulgular, 7 günlük bir protokolle arka diş hareketlerinin doğruluğunun, intrüzyon, distal intrüzyon, distal-kron ucu ve bukkal-taç torku için 14 günlük protokol kadar doğru olmadığını bulan Al-Nadawia ve arkadaşları tarafından yapılan yakın tarihli bir çalışmaya benzerdir34. Invisalign'ın doğruluğunun yeni teknolojiyle iyileşip iyileşmediğini belirlemek için, Haouili ve ark. Kravitz ve ark.'nın öncü çalışmasınıgüncelledi 17 ve ayrıca rotasyonla ilgili en az genel doğruluğu buldular, özellikle köpek dişleri, küçük azı dişleri ve azı dişleri için zorlayıcıydı 21.

Çeviri verileri, önceki çalışmalarla uyumlu olarak, her üç yön için de istatistiksel olarak anlamlı bir fark göstermedi. Simon ve ark. üst molar distalizasyonun en etkili tahmin edilen hareket olduğunu bulmuşlardır18. Bu çalışmada birinci azı dişlerinde oklüzal-gingival hareket için istatistiksel olmayan ancak klinik olarak anlamlı bir tahmin farkı fark edildi ve bu da tahmin edilen konumlarına göre hafifçe intrüzyona uğrama eğilimindeydi. Haouili ve ark. ayrıca, maksiller kesici dişlerin ekstrüzyonunun optimize edilmiş ekstrüzyon ataşmanlarının kullanılmasıyla iyileşmesine rağmen, maksiller ve mandibular azı dişlerinin ekstrüzyonunun en düşük doğruluğa sahip olduğunu belirtmişlerdir21.

Bu çalışmada, istenen diş hareketlerinin elde edilmesinde ataşmanlı diş hareketleri, ataşmansız dişlerden farklı değildi. Optimize edilmiş bağlantıya sahip diş hareketleri, dönme hareketi ile biraz yanlış görünüyordu. Optimize edilmiş ataşmana sahip dişler, geleneksel veya ataşmansız dişlere kıyasla daha doğru tork dişi hareketi gösterse de, genel tork dişi hareketleri zorlayıcıydı. Kravitz ve ark. ataşmanların, ataşmanlara kıyasla rotasyonel hareketlerle çok küçük klinik iyileşmeler sağlayabileceğini; Ancak, istatistiksel bir anlamlılıkile değil 16. Öte yandan, Simon ve ark. küçük azı dişlerini döndürürken ataşmanların önemli ölçüde faydalı olduğunu bulmuşlardır18. Cortona ve ark. ayrıca mandibular yuvarlak şekilli dişleri döndürmenin en etkili yolunun 1.2° hizalayıcı aktivasyonu35 ile tek bir ataşman eklemek olduğunu sonlu bir çalışma ile ele aldılar. Nucera ve ark. kompozit ataşmanların şeffaf plak tedavisi üzerindeki etkilerini sistematik olarak gözden geçirmiş ve mevcut literatürdeki çelişkili sonuçları özetlemiştir36. Kanıt eksikliği, ataşmanların etkisini ve bunların sayısını, boyutunu, şeklini ve her ortodontik hareket üzerindeki konumunu açıklığa kavuşturmak için daha fazla klinik çalışmayı garanti eder.

Genel olarak, Invisalign, hafif ila orta şiddette maloklüzyonları olan ergenlerde ve yetişkinlerde tahmin edilen arka diş hareketlerinin çoğuna ulaştı. Spesifik olarak, maksiller premolarların ve özellikle ilk premolarların öngörülen derotasyonu daha zordu. Tüm maksiller arka dişler, yeterli tork kontrolü olmadan bukkal olarak tork yapma eğilimindeydi. Diş ne kadar distal olarak konumlandırılırsa, sonuç o kadar tahmin edilemez. Ekleri olsun ya da olmasın ya da farklı türde ekler tahminde hiçbir fark yaratmıyor gibi görünüyordu. Genel olarak, tüm tahminlere ulaşmak için ek iyileştirmeler veya aşırı düzeltmeler gerekli olacaktır. Invisalign tarafından tahmin edilen maksiller arkta klinik olarak elde edilen dijital modellerle karşılaştırılması, hem damak hem de diş özellikleri, bireysel diş segmentasyonu ve bunları eşleştirmek için kullanılan matematiksel dönüşümler kullanılarak model kaydından yararlanabilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.

Acknowledgments

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.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
CloudCompare  GPL software   Version 2.11 open-source software (https://www.cloudcompare.net/)
Meshmixer software  Autodesk, Inc.
Rhinoceros 5.0  Robert McNeel & Associates Version 5.0

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Align Technology Inc. ALGN Q320 Financial slides and historical data. , 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. Rose, D. Rotations in three-dimensions: Euler Angles and rotation matrices. , http://danceswithcode.net/engineeringnotes/rotations_in_3d/rotations_in_3d_part1.html (2015).
  33. Tait-Bryan angles - Wikimedia Commons. , https://commons.wikimedia.org/wiki/Tait-Bryan_angles (2023).
  34. Al-Nadawi, M., et al. Effect of clear aligner wear protocol on the efficacy of tooth movement. Angle Orthodontist. 91 (2), 157-163 (2021).
  35. 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).
  36. Nucera, R., et al. Effects of composite attachments on orthodontic clear aligners therapy: A systematic review. Materials. 15 (2), 533 (2022).

Tags

JoVE'de Bu Ay Sayı 204
Maksiller Arka Diş Hareketinin Ölçülmesi: Damak ve Dental Üst Üste Koyma Kullanılarak Model Bir Değerlendirme
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Alwafi, A. A., Panther, S., Lo, A.,More

Alwafi, A. A., Panther, S., Lo, A., Yen, E. H., Zou, B. Measuring Maxillary Posterior Tooth Movement: A Model Assessment using Palatal and Dental Superimposition. J. Vis. Exp. (204), e65531, doi:10.3791/65531 (2024).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter