Flux de travail numérique en dentisterie une revue de la littérature

REVOIR L’ARTICLE

CARNEIRO, Renato Brandi Pereira ^[1], ALMEIDA, Renato Castro de ^[2], FREGNAN, Josmar Donizetti ^[3], COUTINHO, Felipo Alen ^[4], IAFIGLIOLA, Sergio Giamas ^[5]

CARNEIRO, Renato Brandi Pereira. et al. Flux de travail numérique en dentisterie une revue de la littérature. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Année. 07, éd. 07, vol. 02, p. 26-38. Juillet 2022. ISSN : 2448-0959, lien d’accès: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/dentisterie/travail-numerique-en-dentisterie

RÉSUMÉ

Le flux de travail en orthodontie utilisant la technologie numérique est une alternative aux méthodes conventionnelles. Dans cette optique, cet article a cherché à répondre à la question directrice suivante : quelles améliorations technologiques ont été identifiées et développées entre mai 2015 et décembre 2020 dans le flux numérique en orthodontie ? Par conséquent, l’objectif était d’identifier les améliorations technologiques dans le flux numérique en orthodontie mises en évidence par la littérature existante entre la période étudiée. Pour cela, une revue de la littérature a été réalisée sur les plateformes de recherche PubMed, Google Scholar, CAPES, Cochrane Library, Scielo et Embase, où ont été sélectionnés des articles sur les technologies de numérisation, de manipulation d’images et d’impression 3D liées aux traitements orthodontiques et orthopédiques, cherchant à comprendre les améliorations apportées par ces technologies par rapport aux résultats obtenus dans les essais cliniques, les études in vitro et les revues systématiques. Par conséquent, la recherche analysée a révélé qu’entre la période de mai 2015 et décembre 2020, l’exactitude et la précision des scanners intra-oraux ont été augmentées ; les presses digital light processing se sont révélées plus fidèles ; les flux de fichiers STL entre les patients et les professionnels impliqués dans le traitement orthodontique avec des fonctionnalités cloud et d’application pour smartphone ont été améliorés ; et la recherche sur le nouveau matériau d’alignement multicouche, les setups d’alignement esthétique et les ressources de superposition d’images pour la simulation articulaire étaient encore rares.

Mots clés : Flux numérique, Orthodontie, Scanners, Imprimante 3D, Aligneurs.

1. INTRODUCTION

Le flux de travail numérique concerne le processus d’analyse des étapes individuelles qui se déroulent au cours d’un événement unique (REINER, SIEGEL et CARRINO, 2002). Ainsi, dans l’orthodontie contemporaine, le flux de travail numérique englobe l’utilisation de tomographes informatisés, de logiciels de planification numérique, de scanners intra-oraux et d’imprimantes numériques (KÜFFER, DRESCHER et BECKER, 2022), en plus des systèmes d’échange d’informations à travers les « nuages ​​» (VALIZADEH et al., 2019), utilisé pour le diagnostic, la planification et l’exécution de traitements orthodontiques.

Donc, pour répondre : quelles améliorations technologiques ont été identifiées et développées entre mai 2015 et décembre 2020 dans le flux numérique en orthodontie ? L’objectif était d’identifier les améliorations technologiques du flux numérique en orthodontie mises en évidence par la littérature existante au cours de la période étudiée, en abordant sa précision et sa prévisibilité dans les résultats, par rapport aux méthodes conventionnelles, ainsi qu’aux méthodes numériques utilisées auparavant. recherches publiées et référencées.

Cela dit, afin d’atteindre l’objectif établi, une revue systématique a été réalisée avec des articles publiés entre la période de mai 2015 et décembre 2020, montrant les résultats dans l’élaboration de cet article.

2. REVUE DE LITTÉRATURE

En 2015, De Luca Canto et al. (2015) ont effectué une revue systématique pour évaluer la validité des mesures tridimensionnelles effectuées à partir de modèles dentaires numériques numérisés au laser par rapport aux mesures obtenues directement à partir des moulages en plâtre originaux. Par conséquent, les auteurs ont constaté que les études s’accordent sur le fait que la validité des mesures obtenues après l’utilisation d’un scanner laser à partir de modèles en plâtre est similaire aux mesures directes, et toute différence déclarée serait de peu de pertinence clinique.

Cette même année, Rossini et al. (2015), à leur tour, ont effectué une revue systématique pour vérifier l’efficacité des mouvements orthodontiques obtenus par les gouttières esthétiques et ont rapporté les résultats suivants:

 A quantidade média de intrusão relatada foi de 0,72 mm. A extrusão foi o movimento mais difícil de controlar (30% de precisão), seguido pela rotação. A distalização do molar superior revelou a maior previsibilidade (88%) quando foi prescrito um movimento corporal de pelo menos 1,5 mm. Observou-se diminuição do Índice de Little (arco mandibular: 5 mm; arco maxilar: 4 mm) nos arcos de alinhamento.

Après cela, en 2016, les mêmes auteurs ont réalisé une revue systématique sur l’exactitude des diagnostics et des modèles numériques obtenus pour l’orthodontie, avec 35 études pertinentes, et ont conclu que jusqu’à présent les modèles numériques étaient « aussi fiables que les modèles en plâtre traditionnels, avec une grande précision, fiabilité et reproductibilité ». De plus, ils ont observé que l’identification des points de référence était un facteur limitant plutôt que l’appareil de mesure ou le logiciel, concluant toutefois que les modèles numériques pouvaient être considérés comme le nouvel étalon-or dans la pratique actuelle (ROSSINI et al., 2016).

Ainsi, en 2017, Cesur, Omurlu et Ozer (2017) ont évalué la précision des modèles numériques réalisés avec le scanner dentaire 3D par rapport à un maître modèle et à des modèles obtenus à partir de l’empreinte négative d’alginate immédiatement après moulage, et des modèles obtenus à t(0) immédiatement ; t (1) un jour ; t (2) deux jours, où la déformation de l’alginate a été évaluée séparément. Par conséquent, ils ont effectué 11 mesures linéaires de 9 points et ont constaté que le périmètre de l’arc n’était pas modifié à t (0) = 0hs et t (1) = 24hs, mais était modifié à t (2) = 48hs et que tous les modèles de plâtre avait une différence significative entre le scan négatif immédiatement après l’impression. En concluant, par conséquent, que les mesures de l’empreinte négative à l’alginate, c’est-à-dire réalisées directement dans le moule, ont un haut degré de précision par rapport à celles des modèles positifs en plâtre ou des empreintes positives.

En revanche, en 2017, Kamimura et al. (2017) ont comparé le moulage silicone et le scannage chez 12 patients, réalisés par 2 opérateurs ayant des niveaux d’expérience différents, l’un avec 3 et l’autre avec 16 ans d’expérience, afin d’évaluer l’influence des années d’expérience des professionnels dans la réalisation du moulage. Pour cela, ils ont scanné les modèles en plâtre sur un scanner de paillasse. Par la suite, ils ont superposé les images des 2 opérateurs et il a été observé que les scans présentaient de plus petites différences par rapport aux impressions faites par les opérateurs, concluant que la technique d’empreinte numérique est indépendante de l’expérience de l’opérateur.

Cette même année, Lombardo et al. (2017) ont cependant testé la prévisibilité de la planification numérique avec des gouttières esthétiques chez 16 patients adultes, totalisant 345 dents analysées. Ainsi, à travers l’exécution du setup, les rotations prescrites et réelles, la pointe mésiodistale et la pointe buccolinguale ont été calculées pour chaque dent et ensuite analysées par type de dent. Dans cet aspect, une prévisibilité de 73,6% a finalement été obtenue, aboutissant à la conclusion que « bien que les mouvements de basculement aient été effectivement réalisés, en particulier au niveau des molaires et des prémolaires, la rotation des canines inférieures était un mouvement extrêmement imprévisible ».

Aslanidou et al. (2017), à leur tour, ont rapporté le cas d’une patiente adulte qui avait des douleurs dans l’Articulation Temporo-Mandibulaire (ATM). Par conséquent, après avoir effectué une Tomodensitométrie à Faisceau Conique (CBCT), enregistré les mouvements mandibulaires à l’aide d’ultrasons et scanné les arcades, une tomographie de mouvement a été créée et, ainsi, une plaque de morsure a été faite pour le patient déjà ajusté virtuellement à vos mouvements mandibulaires et imprimé sur une imprimante 3D.

En 2017, Camardella, De Vasconcellos Vilella et Breuning (2017) ont comparé la précision de modèles imprimés de scanners intra-oraux, avec trois conceptions de base différentes, en utilisant deux types différents d’impression 3D : la stéréolithographie et la technologie à triple jet (polyjet). Pour ce faire, ils ont superposé le scan des modèles imprimés avec le fichier original et pris des mesures sur les images 3D. Par conséquent, ils ont constaté que les modèles imprimés par la méthode polyjet étaient précis, quel que soit le format de base. Alors que les impressions stéréolithographiques étaient précises avec les bases régulières et en fer à cheval avec une barre de renforcement, ayant une réduction transversale uniquement avec la base en fer à cheval.

L’année prochaine, Becker et al. (2018), dans leur étude, ont comparé l’image créée de 20 modèles en plâtre à partir de huit CBCT et de cinq scanners de table disponibles sur le marché. En superposant les images correspondantes, il a été possible d’évaluer la précision à l’aide de 6 points de contrôle. Les données ont été regroupées par scanner et modèle dans des diagrammes en boîte, où il a été conclu que les systèmes CBCT n’atteignaient pas la précision des scanners optiques, mais que la précision était suffisante pour la planification numérique et à des fins médico-légales (BECKER et al., 2018).

D’autre part, toujours en 2018, par rapport à un modèle maître, Kim (2018) a évalué la précision des modèles obtenus par trois méthodes d’impression : multijet, colorjet et fraisage. Par conséquent, les images ont été superposées et 10 mesures ont été effectuées par groupe. Enfin, il a été constaté que les impressions de fraisage avaient une différence de 73,05 µm ± 9,64 µm, Multijet 84,52 µm ± 4,78 µm et Colorjet 96,05 µm ± 5,43 µm, concluant par des tests statistiques que la méthode de fraisage obtenait une plus grande précision.

Cette même année, Tepedino et al. (2018) ont réalisé une étude rétrospective dans laquelle 39 adultes ont été traités avec un aligneur Nuvola® et des modèles numériques ont été capturés à  t (0) avant le traitement ; t (1) post-traitement t (S) digital setup pendant une durée de 12 mois. Compte tenu de cela, il a été vérifié qu’aucune différence statistiquement significative n’a été trouvée pour toutes les dents antérieures entre les mouvements prédits et le couple atteint. Avec cela, il a été conclu que « le système d’aligneurs esthétiques étudié était capable de produire des résultats cliniques comparables à la planification de la configuration numérique par rapport aux mouvements de couple des dents antérieures ».

L’année suivante, Bocklet et al. (2019) ont réalisé une étude in vitro où ils ont scanné une mâchoire humaine fraîche sur un scanner de table industriel, obtenant une image STL de référence avec une précision de 3 μm. Ensuite, avec 7 scanners intra-oraux, les auteurs ont superposé les images STL obtenues avec la référence pour comparer la précision et le réalisme de 4 types de substrat : dentine, résine, amalgame et émail. Avec cela, ils ont trouvé une gamme de précision et de réalisme qui variait entre 20 μm et 50 μm, concluant que les différents substrats interfèrent avec la précision des scans, les meilleurs résultats étant présentés par la dentine, suivie par l’amalgame, la résine et l’émail. Dans ce contexte, les auteurs ont fait valoir que parce que l’émail a des propriétés réfléchissantes, cela diminue la précision de l’analyse.

Zhang et al. (2019), à leur tour, ont évalué l’influence des techniques d’impression et de l’épaisseur des couches sur la précision des modèles. Ainsi, après avoir numérisé un modèle aléatoire sur le scanner à plat, les auteurs ont imprimé des modèles sur trois types d’imprimantes DLP et sur une imprimante SLA, puis les ont numérisés à nouveau sur un scanner D2000, en superposant les images à des fins de comparaison. Par conséquent, ils ont trouvé des résultats dans la plage de 50 à 58 μm pour le DLP et de 100 μm pour le SLA.

D’un autre point de vue, Morris et al. (2019) ont comparé un système de suivi de traitement applicatif associé à un écarteur jugal et un positionneur, où le patient filmait son arcade à convertir en un modèle 3D appelé plateforme DM avec un modèle de scanner intra-oral iTero®. Pour cela, un premier scan a été obtenu avec iTero®, qui a été envoyé à Align Technology®, afin de le télécharger sur la plateforme DM. Ensuite, il a effectué les traitements sur 10 typodonts et à chaque changement d’aligneur transparent, ils ont scanné et réalisé les photos et vidéos avec un Iphone 7 et des accessoires DM. Par conséquent, les images STL obtenues ont été superposées à des fins de comparaison et aucune différence significative n’a été trouvée entre les deux techniques de numérisation.

Dans ce contexte, Valizadeh et al. (2019) ont présenté une étude de cas d’un système cloud qui permet le stockage et le partage des données des patients par plusieurs professionnels impliqués dans leur traitement. Ainsi, les utilisateurs peuvent convertir des fichiers tels que STL, DICOM et G-code d’un format à un autre afin qu’il soit possible d’intégrer divers professionnels tels que des dentistes et des techniciens de laboratoire, ce qui permet de gagner du temps et de raccourcir les distances.

Ainsi, l’année suivante, Nagy et al. (2020) ont réalisé une étude utilisant un maxillaire frais pour comparer la précision de sept scanners et une empreinte réalisée avec du polyvinylsiloxane, un matériau d’empreinte de très haute stabilité. Cependant, les auteurs ont modifié la technique en affirmant que le risque d’échecs est minimisé avec l’utilisation de points de suture. Comme la précision du scanner intra-oral est couramment évaluée par rapport à la surface complète de l’arcade, elle ne tient pas compte de la position de départ du scan. Par conséquent, la nouvelle méthode prend en compte l’origine du balayage et calcule l’écart de points identiques prédéfinis entre les références et les modèles de test. Dans ce contexte, les auteurs ont conclu que le moulage avec du polyvinylsiloxane était plus précis que les scans en raison d’une déficience des scanners dans la mesure de la profondeur, qui s’est produite même dans les scanners avec une lentille de microscopie confocale qui élimine la zone floue.

Duton et al. (2020), d’autre part, ont comparé la précision de huit scanners intra-oraux par rapport à différents substrats. Pour cela, avec un scanner industriel puis avec les 8 scanners, ils ont scanné un Typodont préparé avec différents substrats et superposé les images STL. Ceci fait, les auteurs ont constaté que le type de substrat affecte la véracité et la précision d’un scan, là où les scanners à lentilles confocales parallèles étaient moins sensibles aux types de substrats que les scanners à triangulation, et que la lumière bleue annule partiellement les déviations causées par l’émail translucide bleuté. substrats.

Par conséquent, lors de l’étude du procédé d’impression Digital Light Processing (DLP), qui imprime l’objet à l’intérieur d’un polymère liquide photopolymérisable, polymère photopolymérisable couche par couche d’une hauteur de 100 μm à 6 μm, à partir de la déviation de la lumière à travers d’un système de micro miroir , en 2020, Zhang et al. (2020) ont découvert des technologies d’impression à très haute résolution. Ainsi, en combinant la lithographie à deux photons (LDF et DLP), ils ont créé la technologie LDF femtoseconde (FS-LDF), atteignant une hauteur de couche de 500 nm. Les plates-formes d’impression se sont avérées configurables, les paramètres de temps, d’intensité lumineuse et de longueur d’onde pouvant être ajustés. De plus, en ce qui concerne la précision, les auteurs ont fait valoir qu’elle dépend du polymère utilisé, où le polyéthylène glycol-diacrylate, en plus d’être biocompatible, lorsqu’il est pur, peut être imprimé en couches de 6 μm.

Cela dit, la même année, Latham et al. (2020) ont testé l’effet du changement de technique de balayage intra-oral, afin de vérifier la précision des trajets que l’opérateur parcourt avec le scanner pour capturer des images des surfaces des dents et des gencives. À cette fin, un total de 16 numérisations ont été réalisées dans un modèle, avec 4 scanners intra-oraux et 4 modèles de numérisation différents, et plus tard, les images ont été comparées à une image maître obtenue avec un scanner de table de très haute qualité le même modèle. Avec cela, les auteurs ont trouvé des différences significatives dans la précision des images STL obtenues par différents modèles de numérisation, où ils ont conclu que le meilleur chemin partait de la 2ème/3ème molaire à 45° suivi de la numérisation de la linguale à la canine à l’opposé côté, revenant toujours en balayage lingual, mais cette fois à 90°, suivi de la face occlusale et enfin de la face vestibulaire, réalisée à 45° puis à 90°, en répétant le processus sur le sextant postérieur opposé. Ainsi, des comparaisons générales ont révélé que l’approximation du réel entre les systèmes IOS variait de 46 μm à 119 μm.

Eliasova et al. (2020), à leur tour, ont comparé quatre types d’impressions de modèles 3D : fused deposition modeling (FDM), polyjettechnology (PJ), la stereolithography SLA et selective laser sintering (SLS), en scannant les modèles imprimés par ces quatre technologies avec un scanner afin de les superposer au fichier d’origine. Après avoir fait cela, ils ont trouvé une plus grande rugosité dans les modèles FDM et PJ, tandis que le modèle imprimé en SLA avait une surface plus lisse, de sorte que le modèle imprimé en SLS a montré des résultats similaires à ceux de SLA en homogénéité lors de la comparaison des directions perpendiculaires.

Ainsi, finalement, Lin et al. (2020), dans une revue systématique couvrant les travaux de 2015 à 2020, ont évalué l’efficacité clinique de l’utilisation de gouttières transparentes en orthodontie et ont conclu que, sur la base des preuves disponibles, la thérapie avec des gouttières transparentes est efficace dans la prise en charge des petites malocclusions. Cependant, les appareils fixes sont plus efficaces dans les grands mouvements, y compris de meilleurs contacts occlusaux que les gouttières transparentes. Cependant, « le traitement par aligneurs est plus efficace pour contrôler l’extrusion des incisives que l’intrusion des incisives ».

3. DISCUSSION

Dans l’orthodontie contemporaine, la numérisation des arcades dentaires pour l’analyse métrique ou la création de digital setups sont couramment effectuées, ainsi que l’impression 3D pour la construction d’appareils orthodontiques et orthopédiques qui peuvent enfin être installés sur les patients afin que leur traitement puisse être effectué.

Par conséquent, il convient de noter que les scanners intra-oraux ont reçu quelques améliorations en termes de précision et d’exactitude de leurs scans (ROSSINI et al., 2016 ; CESUR, OMURLU et OZER, 2017), ainsi que des matériaux d’alignement et des équipements d’impression ( CAMARDELLA, DE VASCONCELLOS VILELLA et BREUNING, 2017 ; LI et al., 2017).

Dans ce contexte, selon Cesur, Omurlu et Ozer (2017) et Rossini et al. (2016), la numérisation plus l’impression 3D se sont avérées suffisamment précises pour reproduire les arcades dentaires par rapport aux modèles obtenus par moulage conventionnel et obtenir plus tard un modèle en plâtre, de sorte que Kamimura et al. (2017) ont constaté que, quelle que soit l’expérience de l’opérateur avec les empreintes, les scans effectués avec un scanner intra-oral obtenaient des fichiers avec le même standard de qualité.

Cependant, Nagy et al. (2020) ont trouvé une déficience des scanners dans la mesure de la profondeur et Dutton et al. (2020) ont observé que le type de substrat affecte la véracité et la précision d’un scan, identifiant également que les scanners à lentille confocale parallèle et la lumière bleue sont moins sensibles aux différents types de substrat par rapport aux scanners à triangulation.

De plus, Latham et al. (2020) ont observé que la technique de numérisation influençait également les résultats lors de la comparaison de quatre voies de numérisation intra-orale standard différentes.

Cependant, Aslanidou et al. (2017) ont utilisé la technique de superposition d’images de tomographie et de scanner, ajoutant des mouvements mandibulaires à ces images sur ordinateur, de sorte qu’ils ont pu créer et imprimer en 3D une plaque myorelaxante pré-ajustée pour un patient.

Cela dit, concernant les études cliniques avec l’utilisation d’aligneurs esthétiques, Rossini et al. (2015) ont convenu que le mouvement de couple était bien contrôlé avec une translation jusqu’à 1,5 mm. Cependant, Rossini et al. (2015) comme Lombardo et al. (2017) ont trouvé des difficultés dans le mouvement de rotation. Ainsi, Lombardo et al. (2017) ont observé que la rotation des canines et des prémolaires inférieures avait une faible prévisibilité (LIN et al., 2020 apud ROSSINI, 2015, p. 884).

Ainsi, d’autre part, Morris et al. (2019) ont présenté une application pour téléphone portable qui convertit les images obtenues en un fichier STL, permettant de suivre virtuellement l’évolution du traitement orthodontique. Et Valizadeh et al. (2019) ont présenté une plate-forme cloud qui offre agilité, organisation et enregistrement des échanges de données de patients entre les professionnels impliqués dans le traitement respectif, éliminant les barrières de format de fichier et créant des centres de fabrication et des centres de conception 3D prothétique, afin d’apporter plus de confort et de rapidité aux patients et les professionnels impliqués dans le traitement.

4. CONCLUSION

Alors que cet article visait à répondre à la question directrice suivante : quelles améliorations technologiques ont été identifiées et développées entre mai 2015 et décembre 2020 dans le flux numérique en orthodontie ? L’objectif était d’identifier les améliorations technologiques dans le flux numérique en orthodontie mises en évidence par la littérature existante entre la période étudiée.

Compte tenu de cela, il a été vérifié que, selon la littérature, les scanners sont plus précis et avec une grande précision ; Les imprimantes DLP se sont avérées plus efficaces et précises avec une grande précision ; et la recherche avec des aligneurs, des setups d’aligneurs esthétiques et des ressources de superposition d’images pour la simulation conjointe s’est avérée rare.

De plus, il a également été vérifié que l’utilisation d’images CCT isolées et/ou superposées sur des images numérisées est valable à la fois pour le diagnostic et la planification du traitement en raison de la grande précision et précision ; les plateformes cloud ont facilité l’échange d’informations entre professionnels liées au traitement des patients ; et les applications de téléphones portables qui ont commencé à produire des images 3D des arcades du patient ont permis de réduire le nombre de visites au cabinet.

Avec cela, on peut conclure qu’en ce qui concerne le diagnostic, la planification et l’exécution des traitements orthodontiques, il y a eu des améliorations technologiques qui ont augmenté la précision des images et des empreintes des arcades, permis l’impression de certains appareils et rendu possible le l’articulation et les mouvements des mâchoires dans un environnement virtuel, apportant un autre élément de diagnostic important au flux de travail numérique en orthodontie.

RÉFÉRENCES

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^[1] Spécialiste en Orthodontie, Spécialiste en Implantologie, Diplômée en Dentisterie.

^[2] Docteur en Orthodontie.

^[3] Master en Orthodontie.

^[4] Spécialiste.

^[5] Conseiller.

Soumis : Décembre 2021.

Approuvé : Juillet 2022.