さまざまなゴムダム分離下のカットアウトレスカン手順 (Cut-out-rescan)

CAD/CAMシステムは何十年もの間、業界で使用されてきましたが、近年、歯科の多くの分野で使用されています。 これらのシステムは、口腔内スキャナー技術の進行中の進歩と相まって、従来の方法よりも多くの利点があり、臨床医の間で頻繁に好まれることにつながりました。 以前からデータを取得するために臨床環境で頻繁に採用されている再実行方法も、結果の精度に影響を与える可能性があることはよく知られています。 さらに、再実行方法の有効性は、利用される口腔内スキャナーによって異なることが観察されています。 一方、「カットアウトレスカン」手法は、以前に実行された診断スキャンに基づいて歯を切断および再実行することを伴う準備された歯で実行される手順です。この情報を考慮して、この生体内研究の目的は、輪ゴムの分離を備えたカットアウトレスランの手順を使用してTWP異なるスキャナーの精度を評価することでした。

また、歯の​​表面上のスキャナーのスキャン特性は、環境の影響を受け、口の内側から反射される光が影響を受けることも知られています。 市場には多くの色のゴム製ダム素材があり、歯科医が使用しています。 患者の同じ口領域/象限の歯は、異なる予約で治療することができます。 この研究では、クリニックルーチンに従って両方の予定で2つの異なるスキャナーを持つ同じ地域で初期スキャンを実行しました。 ただし、治療中に使用されるゴム製ダムの色は、1つの予約で黒くなり、もう1つの予約では青であることが好まれました。

この臨床研究は、地元の倫理委員会（プロトコル番号：09.2025.25-0128）の承認を得て実施されました。 インフォームドコンセントは各患者から得られました。 マルマラ大学修復歯科部門での治療のために日常的な任命を受けた適切な口腔衛生のある20人の患者が研究に含まれていました。 この研究の除外基準では、下顎の右hemi-arcでのスキャンに影響を与える可能性のあるアマルガムおよびセラミック修復物の存在（知恵の歯を除く）が欠落していました。 患者の下顎骨は、2つの異なる口腔内スキャナー（IOS）（IOS、Dentsply; Element 5D、Itero）でスキャンされ、得られたデジタルインプレッションは、標準テッセレーション言語（STL）ファイルとして蓄積されました。 デジタルスキャンには、歯の調製後に撮影したデジタルスキャンとの適切なマッチングを可能にするための適切な解剖学的参照がありました。 すべてのスキャナーについて、メーカーの指示における公式スキャン戦略と周囲スキャン光条件に従いました。 異なる実験グループ間で15分間の休憩を取得してオペレーターの疲労を軽減し、IOSはメーカーの推奨に従って各実験スキャンの前に較正されました。2番目の小臼歯、第1臼歯、2番目の大臼歯は、操作分野に含まれるラバーダム（中程度、メーカーの歯科用歯）で分離されました。 クランプは、犬歯と第2臼歯の歯に置かれました。 分離領域を3つの歯を含めるように拡大することにより、2番目のスキャンプロセスを促進することを目的としていました。

1臼歯の咬合面にテフロンテープを配置して、その形態に違いを生み出すことにより、流れるような複合材が適用されました。 ゴム製ダム分離下で最終的な印象プロセスをシミュレートした手順では、関連する歯が隣接する歯の接触領域とともに、最初のスキャンにマークされました。 再スキャンされるマークされた領域は、仮想キャストから離れてトリミングされました。 メッシュホールの直径は、iOSのソフトウェアプログラムで自動メッシュホールジェネレーターの設定を調整することにより制御されました。 その後、メッシュ穴の領域を第2臼歯の咬合表面から開始し、第1臼歯の咬合に向かって2番目の小臼歯の咬合に向かって、次に第2小臼歯の頬面の表面に続いて、第1臼歯と第2臼歯が続きました。 再実行手順は、第2大臼歯の舌面で終了し、その後、第1臼歯と第2小臼歯の舌面が続きました。 2回目のスキャンに続いて、この領域は高解像度モードで再スキャンされ、そこでより高いメッシュの品質を達成できました。 口腔内スキャナーのソフトウェアは、初期/参照および準備デジタルスキャンによって取得された2つの異なるデータセットを自動的に融合しました。 歯の位置、形態、ゴムダム、および周囲の軟部組織に関するデータが同時に統合されました。 取得した最終スキャンは、STLファイルとしてエクスポートされました。 不一致検査は、Oracheckソフトウェア（Dentsply Sirona、Germany）およびGeomagic Control X System（3D Systems）プログラムを使用して達成されました。これにより、最適なアルゴリズムを使用して2つのデジタルスキャン間の3D比較が可能になりました。 初期/参照および最終STLファイルはソフトウェアプログラムにインポートされ、2番目の小臼歯、第1臼歯および第2臼歯の歯の3次元画像が重ねられました。 GingivaとRubber Damのレコードは、「切断」および「編集」ツールを使用して、デジタルモデルから削除されました。 モデル間の偏差が得られ、容積（mm3）と距離（mm）が記録され、定量的に分析されました。 真実は、初期スキャンと最終的なデジタルスキャンとの間の平均絶対距離として定義されました。 データは、IBM SPSS V23およびJamoviソフトウェアで分析されました。 データの正規分布への適合性は、Shapiro-Wilkテストによって分析されました。 歯とスキャナーによるデータは通常分布していないため、セイウチパッケージを使用して堅牢なANOVAによって分析されました。 口腔内の一般的な評価は、Kruskal Wallisテストによって分析されました。 Bonferroniテストでは、複数の比較が行われました。