소프트웨어의 타당성 - 후난 근관 그룹 유한 공사

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11847(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

본 연구의 목적은 계산 기하학 알고리즘을 활용하여 치아 삭제 품질의 소프트웨어 기반 자동 평가(SAE) 개념을 제안하고, 단일 단위 해부학적 윤곽 크라운에 대한 지대치 준비 평가에서 SAE의 타당성을 비교하여 평가하는 것이었습니다. 숙련된 인간 평가자가 수행하는 인간 기반의 디지털 지원 평가(DAE)를 사용합니다. 대학원생들이 해부학적 윤곽 치관 복원을 위해 35개의 하악 제1대구치를 준비했습니다. 준비된 각 치아를 디지털화하여 SAE와 DAE를 사용하여 교합 감소 및 전체 교합 수렴 측면에서 평가했습니다. SAE와 DAE에 의해 등급화된 점수에 대한 평가자 내 일치도와 SAE와 DAE 사이의 평가자 간 일치도는 유의수준(α) 0.05로 분석되었다. SAE 프로토콜을 사용한 평가는 완벽한 평가자 내 일치를 보인 반면, DAE 프로토콜을 사용한 평가는 중간에서 양호한 평가자 내 일치를 보여주었습니다. SAE와 DAE 프로토콜의 평가값은 거의 완벽한 평가자 간 일치를 보여주었습니다. 치아 준비 평가를 위해 개발된 SAE는 치과 교육 및 임상 기술 피드백에 사용될 수 있습니다. SAE는 기존 등급에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 인간 기반 DAE보다 더 신뢰할 수 있고 정확한 평가를 제공할 수 있습니다.

성공적인 수복을 위해서는 지대치 준비가 현대 고정성 보철의 기본 원칙에 따라 수행되어야 합니다1. 치아 구조는 가능할 때마다 보존되어야 하지만, 임상적으로 허용되는 예후를 갖춘 수복을 위해서는 최적의 삭제가 필수적입니다2. 고정성 수복물은 구조적 안정성을 갖춘 적절한 두께와 모양을 얻기 위해 충분한 삭제가 필요합니다3. 최적의 테이퍼 정도를 가진 치아 삭제는 고정성 치과 보철물의 적절한 유지 및 저항과 언더컷의 부재를 보장하는 데에도 필수적입니다4.

임상 치과 교육의 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 보철학에서 치아 준비의 원리를 이해하는 것입니다5. 학생이 실제 환자 치료를 진행하기 전에 임상 성과를 향상시키기 위해 교수진으로부터 일관되고 정확한 피드백을 받는 것이 필수적입니다5,6. 그러나 주관적인 채점 척도와 불충분하게 보정된 평가자를 포함하여 학생의 작업 평가에 불일치가 발생하는 여러 요인으로 인해 일관되고 신뢰할 수 있는 피드백을 제공하지 못했습니다6,7,8. 평가의 일관성 부족에 기여하는 요인을 해결하고 교수진의 보다 신뢰할 수 있는 평가를 촉진하기 위해 교수진 조정 및 잘 정의된 채점 기준이 구현되었습니다9. 이러한 개선에도 불구하고 육안 검사를 통한 평가자 간 평가와 평가자 내 평가는 일관성이 없을 수 있으며 교수진은 여전히 허용되지 않는 학생 작업을 허용 가능한 것으로 표시하는 경우가 많으며 동일한 작업을 여러 경우에 평가하면 채점에 불일치가 발생합니다. 관찰되고 있습니다 10,11,12.

이러한 단점을 극복하기 위해 3차원(3D) 검사 및 계측 소프트웨어를 사용하는 인간 기반 디지털 보조 평가(DAE)가 기존 육안 검사의 약점을 해결하는 대안으로 고려되었습니다5,13,14,15. 이 방법에는 시각적으로 계산된 눈금13,14,15을 사용하여 디지털 측정을 통해 지대치 준비의 스캔 데이터를 평가하는 숙련된 전문가의 철저한 평가가 포함됩니다. 여러 연구에 따르면 E4D Compare(E4D Technologies, Richardson, TX, USA), CEREC PrepCheck(Dentsply Sirona, Bensheim, Germany) 및 Prepassistant(Kavo, Biberach, Germany)와 같은 디지털 평가 소프트웨어를 사용한 교수 평가가 교수 평가보다 더 높은 일관성을 보이는 것으로 나타났습니다. 전통적인 평가 방법5,6,8,9,10,11,12,13,16,17,18,19. 그러나 인간 기반 평가의 본질적인 한계는 평가자가 수동으로 할당한 측정항목의 일관성이 부족하고 평가자 간의 불일치로 남아 있습니다16,17,18,19. 최근 치과 연구자 및 소프트웨어 엔지니어 그룹은 계산 기하학 알고리즘을 기반으로 한 자동 평가를 통해 지대치 준비 평가를 위한 새로운 소프트웨어 기반 접근 방식을 개발했습니다. 소프트웨어 기반 자동 평가(SAE)를 사용하는 계산 기하학적 알고리즘은 평가할 영역을 결정하고 수학적으로 최적화된 모델에서 준비된 치아 치수의 디지털 측정을 포함하여 자동 평가를 진행합니다.

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>