Viabilidade de software
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Viabilidade de software

Nov 16, 2023

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 11847 (2023) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

O objetivo deste estudo foi propor o conceito de avaliação automatizada baseada em software (SAE) da qualidade do preparo dentário usando algoritmos geométricos computacionais e avaliar a viabilidade da SAE na avaliação do preparo do dente pilar para coroas unitárias de contorno anatômico, comparando com uma avaliação assistida digitalmente (DAE) baseada em humanos por avaliadores humanos treinados. Trinta e cinco primeiros molares inferiores foram preparados para restauração de contorno anatômico por estudantes de pós-graduação. Cada dente preparado foi digitalizado e avaliado em termos de redução oclusal e convergência oclusal total utilizando SAE e DAE. A concordância intraavaliador para os escores classificados pela SAE e DAE e a concordância interavaliadores entre a SAE e o DAE foram analisadas com nível de significância (α) de 0,05. A avaliação pelo protocolo SAE demonstrou concordância intraavaliador perfeita, enquanto a avaliação pelo protocolo DAE apresentou concordância intraavaliador moderada a boa. Os valores de avaliação dos protocolos SAE e DAE apresentaram concordância interavaliadores quase perfeita. A SAE desenvolvida para avaliação do preparo dentário pode ser usada para educação odontológica e feedback de habilidades clínicas. A SAE pode minimizar possíveis erros na classificação convencional e fornecer avaliações mais confiáveis ​​e precisas do que a DAE baseada em humanos.

O preparo do dente pilar deve ser realizado de acordo com os princípios fundamentais da prótese fixa contemporânea para restaurações bem-sucedidas1. A estrutura dentária deve ser preservada sempre que possível, mas a redução ideal é obrigatória para uma restauração com prognóstico clinicamente aceitável2. As restaurações fixas requerem redução suficiente para atingir espessura e formato adequados com estabilidade estrutural3. O preparo dentário com grau ideal de conicidade também é essencial para garantir retenção e resistência adequadas da prótese dentária fixa e ausência de retenções4.

Um dos componentes mais críticos da educação clínica odontológica é a compreensão dos princípios do preparo dentário em prótese dentária5. É imperativo que o aluno receba feedback consistente e preciso dos membros do corpo docente para melhorar seu desempenho clínico antes de prosseguir com o atendimento real ao paciente5,6. Contudo, vários fatores contribuíram para divergências na avaliação dos trabalhos dos estudantes, incluindo escalas de notas subjetivas e avaliadores insuficientemente calibrados, que consequentemente não forneceram feedback consistente e confiável6,7,8. Para abordar os factores que contribuem para a falta de consistência na avaliação e promover uma avaliação mais fiável por parte do corpo docente, foram implementados a calibração do corpo docente e critérios de classificação bem definidos9. Apesar dessas melhorias, as avaliações entre avaliadores e intraavaliadores por inspeção visual com olhos humanos podem não ser consistentes, e os membros do corpo docente ainda frequentemente marcam trabalhos inaceitáveis ​​dos alunos como aceitáveis, e a avaliação do mesmo trabalho em diferentes ocasiões levou a inconsistências na classificação. sendo observado10,11,12.

Para superar essas deficiências, uma avaliação assistida digitalmente (DAE) baseada em humanos usando software de inspeção e metrologia tridimensional (3D) tem sido considerada como uma alternativa que aborda os pontos fracos da inspeção visual convencional5,13,14,15. Este método envolve uma avaliação minuciosa por especialistas treinados, que avaliam os dados digitalizados do preparo do dente pilar auxiliado por medição digital com escalas calculadas visualmente13,14,15. Vários estudos descobriram que avaliações de professores usando software de avaliação digital, como E4D Compare (E4D Technologies, Richardson, TX, EUA), CEREC PrepCheck (Dentsply Sirona, Bensheim, Alemanha) e Prepassistant (Kavo, Biberach, Alemanha) mostram maior consistência do que métodos tradicionais de avaliação5,6,8,9,10,11,12,13,16,17,18,19. No entanto, a limitação inerente à avaliação baseada em humanos continua sendo a falta de consistência nas métricas atribuídas manualmente pelos avaliadores, bem como as discrepâncias entre os avaliadores16,17,18,19. Recentemente, um grupo de pesquisadores odontológicos e engenheiros de software desenvolveu uma nova abordagem baseada em software para a avaliação do preparo do dente pilar com avaliação automatizada baseada em um algoritmo geométrico computacional. Utilizando avaliação automatizada baseada em software (SAE), o algoritmo geométrico computacional determina a área a ser avaliada e prossegue com a avaliação automatizada, incluindo medições digitais das dimensões do dente preparado em um modelo matematicamente otimizado.

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