DOI: https://doi.org/10.1186/s40510-026-00605-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41627703
تاريخ النشر: 2026-02-02
المؤلف: Taghrid K. Barbary وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقويم الأسنان وطب الأسنان الوجهية
نظرة عامة
هدفت الدراسة إلى تقييم فعالية إعدادات التشخيص الرقمي الآلي للبروز السني الثنائي الفكي باستخدام حزمتين من البرمجيات—dentOne® و Ortho Simulation—مقارنة بالإعدادات اليدوية التي قام بها أخصائي تقويم الأسنان. تم معالجة مسحات الفم الداخلية لأربعة عشر مريضًا قبل العلاج لتقييم تغييرات قوس الأسنان، والحركات، والوقت المستغرق لكل إعداد. أظهرت النتائج أنه بينما لم تؤثر الإعدادات اليدوية بشكل كبير على عرض المسافات بين الأنياب، وبين الضواحك، وبين الأضراس، إلا أنها أدت إلى انخفاض كبير في طول القوس. بالمقابل، أدت كلا الإعدادات الآلية إلى تقليل كبير في عرض المسافات بين الضواحك وبين الأضراس وطول القوس.
ومن الجدير بالذكر أن الإعداد اليدوي أظهر ترجمة لسانية أكبر للأنياب مقارنة بالطرق الآلية، التي أظهرت إدارة أقل فعالية لمساحات الاستخراج، مما يحاكي فقدان التثبيت. كان إعداد Ortho Simulation هو الأسرع، بمتوسط 4.14 دقيقة، يليه dentOne بمتوسط 7.57 دقيقة، والإعداد اليدوي بمتوسط 21.00 دقيقة. تؤكد النتائج على ضرورة تحسين الإعدادات الآلية يدويًا لتعزيز توقعاتها وفعاليتها في التطبيقات السريرية.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث تطور إعدادات التشخيص التقويمي، التي وصفها كيسلين، والتي تسمح لأخصائيي تقويم الأسنان بتصور نتائج العلاج واستراتيجيات فعالة. اعتمدت الطرق التقليدية على قوالب الجص، التي تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كبيرًا. تشير الدراسات الحديثة، بما في ذلك تلك التي أجراها هو وآخرون، إلى أن إعدادات التشخيص الرقمي موثوقة ودقيقة بنفس القدر، مما يسهل التواصل الأفضل لخيارات العلاج مع المرضى والمهنيين. أدى ظهور النماذج الرقمية إلى تمكين العديد من المحاكاة دون تغييرات فعلية، باستخدام تقنيات تقسيم افتراضية.
تسلط الورقة الضوء على ظهور حلول البرمجيات التي تتضمن الذكاء الاصطناعي (AI) لأتمتة الإجراءات التقويمية التي كانت تُنفذ تقليديًا يدويًا. بينما قارن البحث السابق بين الإعدادات الآلية واليدوية في حالات عدم الاستخراج، لا يزال هناك فجوة في الأدبيات بشأن حالات الاستخراج، التي تتضمن اتخاذ قرارات معقدة حول التثبيت والحفاظ على خصائص قوس الأسنان. تهدف الدراسة الحالية إلى تقييم فعالية إعدادات التشخيص الرقمي الآلي في حالات الاستخراج للبروز السني الثنائي الفكي، مقارنة بين حزمتين من البرمجيات ضد الإعدادات اليدوية. تفترض الفرضية الصفرية عدم وجود اختلافات كبيرة بين الطريقتين فيما يتعلق بتغييرات قوس الأسنان، وحركة الأسنان، ووقت الإعداد.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث. تتفصل في التصميم التجريبي، بما في ذلك اختيار المشاركين، وتقنيات جمع البيانات، وإجراءات التحليل. استخدمت الدراسة إطارًا كميًا، معتمدةً على طرق إحصائية لتحليل البيانات المجمعة من عينة سكانية. يتم وصف الأدوات والأجهزة المحددة المستخدمة للقياس، مما يضمن إمكانية تكرار الدراسة.
بالإضافة إلى ذلك، يسلط القسم الضوء على معايير إدراج واستبعاد المشاركين، فضلاً عن الاعتبارات الأخلاقية التي تم أخذها في الاعتبار خلال عملية البحث. شمل تحليل البيانات تطبيق اختبارات إحصائية متنوعة للتحقق من الفرضيات، مع تقديم النتائج في شكل واضح وقابل للتفسير. بشكل عام، تم تصميم المنهجية لضمان فحص دقيق للأسئلة البحثية المطروحة.
النتائج
تشير النتائج إلى مستوى عالٍ من الاتساق في موثوقية الفاحصين الداخليين، حيث تراوح معامل الارتباط الداخلي العام (ICC) بين 0.801 و 0.992. وهذا يشير إلى أن القياسات التي أخذها نفس الفاحص موثوقة للغاية. علاوة على ذلك، أظهرت موثوقية الفاحصين الخارجيين أيضًا توافقًا كبيرًا بين الفاحصين المختلفين، حيث تراوحت قيم ICC بين 0.983 و 0.999. تؤكد هذه النتائج على قوة تقنيات القياس المستخدمة في الدراسة. يمكن العثور على تفاصيل إضافية بشأن تعريفات معلمات قوس الأسنان المقاسة في الجدول التكميلي S1 والجدول 1.
المناقشة
في هذه الدراسة الافتراضية، قارن المؤلفون بين إعدادات التشخيص الرقمي الآلي واليدوي لحالات الاستخراج التقويمي التي تتضمن البروز السني الثنائي الفكي. شملت الدراسة 14 مريضًا استوفوا معايير الإدراج المحددة، وتم حساب حجم العينة لضمان قوة إحصائية كافية. تم تنفيذ الإعدادات باستخدام برنامجين برمجيين: dentOne® و Ortho Simulation، مع قياس معلمات مثل عرض المسافات بين الأنياب (ICW)، وعرض المسافات بين الضواحك (IPW)، وطول القوس قبل وبعد الإعدادات. أظهرت النتائج أن الإعدادات الآلية أدت إلى تقليل كبير في أبعاد القوس، خاصة في منطقة الأضراس، بينما حافظت الإعدادات اليدوية على المسافات الأولية بين الأنياب والأضراس.
كشف التحليل الإحصائي عن اختلافات كبيرة في الحركات الخطية والزوايا للأسنان بين الإعدادات اليدوية والآلية. ومن الجدير بالذكر أن الإعداد اليدوي أدى إلى ترجمة لسانية أكبر للأسنان الأمامية وحركات عمودية أكثر وضوحًا مقارنة بالإعدادات الآلية. أظهرت الطرق الآلية ميلًا لترجمة الأسنان الخلفية نحو الجهة القريبة، مما قد يهدد استقرار ما بعد العلاج. بالإضافة إلى ذلك، كان الوقت المطلوب للإعداد أقصر بشكل كبير بالنسبة للطرق الآلية (4.14 دقيقة لـ Ortho Simulation و 7.57 دقيقة لـ dentOne) مقارنة بالإعداد اليدوي (21.00 دقيقة). تؤكد النتائج على إمكانيات الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في تقويم الأسنان، بينما تبرز أيضًا الحاجة إلى النظر بعناية في قيودها وآثارها السريرية، خاصة فيما يتعلق بالتثبيت ووضع الأسنان أثناء تخطيط العلاج.
القيود
تقدم الدراسة الحالية عدة قيود قد تؤثر على صحة وملاءمة نتائجها. أحد القيود الكبيرة هو غياب دمج الجذور في عملية تخطيط العلاج. أشارت الأبحاث السابقة التي أجراها بارك وآخرون إلى أن الاعتماد فقط على بيانات التاج في المحاكاة الافتراضية يمكن أن يؤدي إلى عدم الدقة، وعلى الرغم من أن الدراسة الحالية استخدمت معلومات الجذور من الأشعة السينية البانورامية والأشعة السينية الجانبية، إلا أن الاختلافات في خبرة أخصائيي تقويم الأسنان السريرية قد تؤثر على قرارات الإعداد اليدوي. لقد أظهر دمج بيانات التصوير المقطعي المحوسب باستخدام الأشعة السينية المخروطية (CBCT) مع المسحات الفموية تحسين دقة وضع الجذور، مما يشير إلى أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تقيم تأثير هذا الدمج على كل من الإعدادات الافتراضية الآلية واليدوية. ومع ذلك، يجب تبرير استخدام CBCT على أساس كل حالة على حدة، مع مراعاة الفوائد السريرية المتوقعة مقابل المخاطر المحتملة.
بالإضافة إلى ذلك، واجهت الدراسة تحديات في مقارنة نتائجها مباشرة مع الأدبيات الموجودة بسبب نقص الدراسات التي تركز على أداء البرمجيات المتاحة تجاريًا في الإعدادات الافتراضية الآلية. كما أن الطبيعة الملكية للخوارزميات المستخدمة في الإعدادات الآلية التي تستخدمها البرمجيات تحد من قابلية تعميم النتائج. أخيرًا، تثير الاختلافات في القيم المبلغ عنها لحركة الأسنان عبر منصات البرمجيات المختلفة مخاوف بشأن قابلية مقارنة هذه النتائج، حيث أظهرت الدراسات السابقة اختلافات كبيرة في نتائج حركة الأسنان على الرغم من إعدادات افتراضية متطابقة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40510-026-00605-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41627703
Publication Date: 2026-02-02
Author(s): Taghrid K. Barbary et al.
Primary Topic: Orthodontics and Dentofacial Orthopedics
Overview
The study aimed to evaluate the effectiveness of automated digital diagnostic setups for bimaxillary dentoalveolar protrusion using two software packages—dentOne® and Ortho Simulation—compared to manual setups performed by an orthodontist. Fourteen patients’ pre-treatment intraoral scans were processed to assess dental arch changes, movements, and the time taken for each setup. The results indicated that while the manual setup did not significantly alter inter-canine, inter-premolar, and inter-molar widths, it resulted in a significant decrease in arch length. In contrast, both automated setups led to significant reductions in inter-premolar and inter-molar widths and arch length.
Notably, the manual setup exhibited greater lingual translation of incisors compared to the automated methods, which showed less effective management of extraction spaces, simulating anchorage loss. The Ortho Simulation setup was the quickest, averaging 4.14 minutes, followed by dentOne at 7.57 minutes, and the manual setup at 21.00 minutes. The findings underscore the necessity for manual refinement of automated setups to enhance their predictability and effectiveness in clinical applications.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the evolution of orthodontic diagnostic setups, initially described by Kesling, which allow orthodontists to visualize treatment outcomes and strategize effectively. Traditional methods relied on plaster casts, which are time-consuming and labor-intensive. Recent studies, including those by Hou et al., indicate that digital diagnostic setups are equally reliable and accurate, facilitating better communication of treatment options with patients and professionals. The advent of digital models enables multiple simulations without physical alterations, utilizing virtual segmentation techniques.
The paper highlights the emergence of software solutions that incorporate artificial intelligence (AI) to automate orthodontic procedures traditionally performed manually. While previous research has compared automated and manual setups in non-extraction cases, there remains a gap in the literature regarding extraction cases, which involve complex decision-making about anchorage and the preservation of dental arch characteristics. The current study aims to evaluate the effectiveness of automated digital diagnostic setups in bimaxillary dentoalveolar protrusion extraction cases, comparing two software packages against manual setups. The null hypothesis posits no significant differences between the two methods concerning dental arch changes, tooth movement, and setup time.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research. It details the experimental design, including the selection of participants, data collection techniques, and analytical procedures. The study utilized a quantitative framework, employing statistical methods to analyze the data gathered from a sample population. Specific instruments and tools used for measurement are described, ensuring replicability of the study.
Additionally, the section highlights the criteria for inclusion and exclusion of participants, as well as ethical considerations taken into account during the research process. The data analysis involved the application of various statistical tests to validate the hypotheses, with results presented in a clear and interpretable format. Overall, the methodology is designed to ensure rigorous examination of the research questions posed.
Results
The results indicate a high level of consistency in intra-examiner reliability, with the overall intraclass correlation coefficient (ICC) ranging from 0.801 to 0.992. This suggests that the measurements taken by the same examiner are highly reliable. Furthermore, inter-examiner reliability also demonstrated substantial agreement among different examiners, with ICC values ranging from 0.983 to 0.999. These findings underscore the robustness of the measurement techniques employed in the study. Additional details regarding the definitions of the measured dental arch parameters can be found in Supplementary Table S1 and Table 1.
Discussion
In this in silico study, the authors compared automated and manual digital diagnostic setups for orthodontic extraction cases involving bimaxillary dentoalveolar protrusion. The study included 14 patients who met specific inclusion criteria, and the sample size was calculated to ensure adequate statistical power. The setups were performed using two software programs: dentOne® and Ortho Simulation, with parameters such as inter-canine width (ICW), inter-premolar width (IPW), and arch length measured before and after the setups. The results indicated that automated setups led to significant reductions in arch dimensions, particularly in the molar region, while manual setups preserved initial inter-canine and inter-molar distances.
Statistical analysis revealed significant differences in linear and angular tooth movements between the manual and automated setups. Notably, the manual setup resulted in greater lingual translation of anterior teeth and more pronounced vertical movements compared to automated setups. The automated methods demonstrated a tendency for mesial translation of posterior teeth, which could compromise post-treatment stability. Additionally, the time required for setup was significantly shorter for automated methods (4.14 minutes for Ortho Simulation and 7.57 minutes for dentOne) compared to the manual setup (21.00 minutes). The findings underscore the potential of AI-driven tools in orthodontics, while also highlighting the need for careful consideration of their limitations and clinical implications, particularly regarding anchorage and tooth positioning during treatment planning.
Limitations
The current study presents several limitations that may affect the validity and applicability of its findings. A significant limitation is the absence of root integration in the treatment planning process. Previous research by Park et al. indicated that relying solely on crown data in virtual simulations can lead to inaccuracies, and while the current study utilized root information from panoramic and lateral cephalometric radiographs, variations in orthodontists’ clinical experience could influence manual setup decisions. The integration of cone beam computed tomography (CBCT) data with intraoral scans has been shown to enhance the accuracy of root positioning, suggesting that future research should evaluate the impact of such integration on both automated and manual virtual setups. However, the use of CBCT must be justified on a case-by-case basis, weighing the anticipated clinical benefits against potential risks.
Additionally, the study faced challenges in directly comparing its findings with existing literature due to a lack of studies focused on the performance of commercially available software in automated virtual setups. The proprietary nature of the automated setup algorithms used by the software further limits the generalizability of the results. Lastly, discrepancies in reported tooth movement values across different software platforms raise concerns about the comparability of these findings, as previous studies have demonstrated significant variations in tooth movement outcomes despite identical virtual setups.