임플란트 스캐닝 기법이 임플란트 오버덴처를 위한 상악 전체 아치 디지털 스캔의 정확도에 미치는 영향 평가: 비교 임상 연구

본 연구를 위한 임상 데이터 수집은 개인 치과 클리닉에서 수행될 예정입니다. 무치악 상악궁을 가진 단일 환자가 본 연구에 등록될 것입니다.

환자는 4개의 임플란트 식립으로 치료되고 임플란트 지지식 오버덴처로 복원될 계획이어야 합니다. 총 3가지 다른 스캔 바디 시스템이 본 연구에서 평가될 예정입니다: 기존 스캔 바디(Cares Mono Scan body, Straumann), 수평 구강내 스캔을 위해 설계된 스캔 바디(Apollo 및 Reference Scan body, Dynamic abutment), 리버스 스캔 바디(ReveX, Straumann; Scanalog, Dynamic abutment) 스캔 바디들은 환자의 상악에 식립된 4개의 임플란트에 미리 고정된 멀티유닛 위에 수동으로 조여질 것입니다. 평가된 각 스캔 바디는 구강내 스캐너 Trios 5(3Shape)를 사용하여 스캔될 것입니다. 제조사가 권장하는 검증된 치아 스캔 경로가 따라져, 평가된 각 스캔 바디 시스템에 대해 레퍼런스 모형을 10회 스캔할 것입니다. 각 그룹의 디지털 스캔은 스캔 바디의 적합도 효과를 배제하기 위해 스캔 바디를 제거하지 않고 수행될 것입니다. 마지막으로, 레퍼런스 역할을 하기 위해 연결된 인상 포스트의 아날로그 인상이 채득될 것입니다. 아날로그 인상을 기반으로 레퍼런스 모형이 석고(Type 3, Moldano, Kulzer)를 사용하여 제작되고 데스크탑 스캐너(T710, Medit)를 사용하여 실험실 스캔 바디로 스캔되어 레퍼런스 역할을 할 것입니다. 평가된 각 그룹의 STL 파일과 산업용 스캐너의 스캔 데이터는 계측 소프트웨어(Geomagic, control X)에 임포트될 것입니다. 평가된 각 그룹에서 생성된 디지털 모델은 산업용 스캐너에서 얻은 모델과 각각 중첩될 것입니다. 정확한 중첩을 위해, 먼저 "측정 데이터 간 정렬" 기능이 사용된 후 "최적 맞춤 정렬"이 수행될 것입니다. 정렬 과정에서, 스캔 바디 영역은 정렬 및 후속 평가에 영향을 미치지 않도록 제외될 것입니다. 이는 "선택 데이터만 사용" 기능을 활용하여 수행될 것입니다. 상기 절차를 표준화하기 위해, 모든 중첩된 모델은 동일한 영역에서 동시에 절단될 것입니다.

이후, Geomagic 소프트웨어의 "3D 비교" 기능을 사용하여 중첩된 디지털 모델에 컬러 맵을 생성하여 3차원 편차를 정성적으로 분석함으로써 전반적 편차가 계산될 것입니다. 컬러 맵은 -0.5mm에서 +0.5mm 범위로 설정될 것입니다. 평균 불일치는 제곱평균제곱근(RMS)으로 측정될 것이며, 이는 숫자 집합의 크기에 대한 수학적 측정치입니다. 정확도는 산업용 스캐너로 디지털화된 레퍼런스 모형과 각 평가 그룹 간의 임플란트 지대주 위치에 대한 평균 불일치로 정의될 것입니다. 정밀도는 산업용 스캐너로 디지털화된 레퍼런스 모형과 각 평가 그룹 간 계산된 평균 절대 불일치의 표준편차로 기술될 것입니다. 작은 표준편차는 측정이 더 정밀하고 일관적임을 나타내며, 큰 표준편차는 더 큰 변동성을 의미할 것입니다. G*Power 소프트웨어(G*Power, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Germany)를 활용하여 검정력 분석이 수행되었습니다. 총 표본 크기는 효과 크기 0.4, 알파 오류 확률 0.05, 검정력 0.8, 측정 간 추정 상관관계 0.5를 기반으로 계산되었습니다. 검정력 분석 결과, 본 연구 수행을 위해 평가 그룹당 최소 10개의 데이터 세트가 필요한 것으로 나타났습니다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어(버전 29, IBM 소프트웨어)를 사용하여 수행될 것입니다.

각 평가 그룹에 대해 기술 통계가 계산될 것입니다. 데이터가 정규 분포를 따르는지 검정하기 위해 Shapiro-Wilk 검정이 수행될 것입니다(P<0.05). 정확도와 정밀도에 대해, 사후 분석(Tukey, Scheffe)이 수행되어 어떤 평가된 임플란트 획득 기법이 통계적으로 유의미하게 다른지 평가할 것입니다.

Fisher의 정확 검정은 임플란트 획득 방법과 적합도의 정확도 간의 연관성을 평가하기 위해 사용될 것입니다. 유의 수준은 0.05로 설정될 것입니다. 두 경험 있는 임상의 간의 적합도 평가 일치도는 κ 통계(Cohen's k-score)로 검정될 것입니다.