Um preparo unitário, uma arcada dentada ou uma restauração aparentemente simples podem parecer casos triviais para a digitalização.
Até o scanner entrar em boca.
De repente, a captura começa a perder informação, o modelo apresenta áreas incompletas ou o operador percebe que precisa retornar várias vezes à mesma região.
Isso acontece porque a dificuldade de um escaneamento não é determinada apenas pela complexidade do tratamento.
Ela é determinada pela qualidade e pela continuidade dos dados que o sistema consegue adquirir e relacionar durante a digitalização. Fatores como estratégia de escaneamento, experiência do operador, extensão da área, condições ambientais e características anatômicas podem interferir na acurácia do resultado (JODA et al., 2023).
O primeiro ponto é separar complexidade clínica de complexidade de aquisição.
Um preparo pode ser simples do ponto de vista restaurador e, ainda assim, apresentar características que dificultam sua captura.
Margens muito subgengivais, áreas profundas, superfícies com pouca referência geométrica, regiões posteriores de acesso limitado e estruturas parcialmente encobertas podem dificultar a aquisição dos dados.
Isso acontece porque o scanner precisa encontrar características suficientes para reconhecer onde está e continuar construindo o modelo.
Ou seja:
O scanner não está apenas procurando dentes. Está procurando informação geométrica confiável.
Um dos fatores mais subestimados durante o escaneamento é a umidade.
Saliva, sangue e outros fluidos podem alterar as condições ópticas da superfície e dificultar a aquisição de determinados detalhes.
Um estudo recente avaliando escaneamentos de arcadas completas sobre implantes encontrou que o aumento da umidade comprometeu a trueness dos escaneamentos, reforçando a importância do controle de saliva durante a aquisição (MOTA, 2026).
Isso ajuda a explicar uma situação bastante comum:
o preparo está ótimo → o acesso está adequado → mas a margem continua difícil de capturar.
Antes de culpar o equipamento, vale perguntar:
“Como está o campo?”
Em uma área pequena, o scanner precisa relacionar relativamente poucos dados.
À medida que a área aumenta, o sistema precisa continuar registrando novas aquisições sobre uma sequência cada vez maior de informações.
Por isso, escaneamentos extensos podem ser mais suscetíveis ao acúmulo de pequenas discrepâncias.
A literatura demonstra que a precisão de escaneamentos de arcada completa varia conforme o cenário clínico e que diferentes scanners podem apresentar desempenhos diferentes dependendo da situação avaliada (VITAI et al., 2023).
Isso é particularmente relevante em casos de arcadas totalmente edêntulas e reabilitações extensas sobre implantes, nas quais existe menor quantidade de referências anatômicas estáveis.
Aqui está um dos grandes desafios.
Imagine uma arcada totalmente edêntula.
Em uma dentição natural, o scanner encontra inúmeras superfícies com características geométricas distintas.
Em uma arcada edêntula, principalmente em áreas de mucosa móvel, existem muito menos referências estáveis.
A literatura mostra que regiões como palato mole, fundo de vestíbulo e região sublingual podem apresentar maiores discrepâncias justamente por serem estruturas móveis ou pouco rastreáveis (ACHMADI et al., 2025).
Por isso, um caso que parece “mais simples” porque não possui dentes pode ser, do ponto de vista da aquisição digital, muito mais desafiador.
É importante entender que não existe apenas: “passar o scanner pela boca.” Existe uma estratégia de aquisição.
A sequência, direção, velocidade e maneira como o operador conecta diferentes regiões podem influenciar a reconstrução final.
Em um estudo in vitro que avaliou diferentes estratégias de escaneamento de arcadas edêntulas, tanto o scanner quanto a estratégia utilizada influenciaram significativamente a trueness e a precision dos resultados (ELIAS et al., 2023).
Ou seja:
O mesmo caso pode produzir resultados diferentes dependendo de como foi escaneado.
É por isso que aprender a utilizar um scanner não deveria significar apenas aprender onde apertar o botão.
Existe uma ideia interessante aqui:
o scanner pode ser o mesmo, mas dois operadores podem produzir resultados diferentes.
Uma revisão sistemática e meta-análise publicada em 2026 encontrou que operadores inexperientes apresentaram, em média, menor trueness e maior tempo de escaneamento do que operadores experientes. Após treinamento, houve melhora na acurácia e redução do tempo de aquisição (LIMONES et al., 2026).
Isso não significa que um operador experiente consiga corrigir qualquer limitação do equipamento.
Significa que a técnica do operador é parte do sistema de aquisição.
Conhecer o equipamento, reconhecer quando uma região não foi bem capturada e saber quando retornar a uma área são competências clínicas importantes.
Aqui existe uma situação particularmente interessante.
Quanto mais profunda ou menos acessível é determinada região, maior pode ser a dificuldade para o scanner obter dados suficientes.
Um estudo recente avaliou diferentes scanners na digitalização de preparos para endocrown com diferentes profundidades. O trabalho incluiu o Eagle IOS e demonstrou que a discrepância variou conforme a região analisada e a profundidade do preparo, embora os valores encontrados tenham permanecido dentro dos limites clínicos considerados pelos autores (MOTA et al., 2026).
Isso reforça uma ideia importante:
Não existe “acurácia do scanner” como um número isolado que explique todos os casos.
O desempenho precisa ser interpretado considerando o tipo de superfície, a geometria, a profundidade e a situação clínica.
No Eagle IOS, o software possui um mapa de qualidade tridimensional que permite ao profissional identificar regiões nas quais os dados adquiridos podem ser insuficientes e realizar uma nova aquisição quando necessário.
Isso muda uma parte importante do processo.
O profissional não precisa simplesmente confiar que: “se apareceu na tela, está tudo certo.”
A aquisição passa a ter uma etapa de verificação.
E esse é um princípio muito mais interessante do que simplesmente falar em velocidade de escaneamento:
Escanear é adquirir. Verificar é validar.
O mapa de qualidade funciona justamente como um recurso de controle da aquisição antes que o arquivo siga para a próxima etapa do fluxo.
Antes de simplesmente voltar a passar o scanner aleatoriamente, faça uma pausa.
□ O campo está seco e limpo?
□ A região está realmente acessível?
□ A margem está exposta?
□ O scanner está recebendo referências suficientes?
□ Estou seguindo uma estratégia coerente?
□ Estou tentando recuperar uma área pequena ou estou refazendo uma região inteira desnecessariamente?
□ O software indica alguma região com dados insuficientes?
Essa análise costuma ser muito mais eficiente do que simplesmente “passar o scanner de novo”.
Quando um caso aparentemente simples se torna difícil no escaneamento, a primeira pergunta não deveria ser:
“Por que o scanner não está conseguindo?”
A pergunta mais útil é:
“Qual variável está dificultando a aquisição dos dados?”
Pode ser a umidade.
Pode ser a anatomia.
Pode ser a profundidade.
Pode ser a ausência de referências.
Pode ser a estratégia.
Pode ser a técnica do operador.
E pode ser uma combinação de vários desses fatores.
O escaneamento digital é um processo clínico, não apenas tecnológico.
E quanto melhor o dentista entende o que o sistema precisa “enxergar”, mais previsível se torna a aquisição.
ACHMADI, Athiyyah Aura et al. The accuracy of edentulous arch impression between intraoral scanner and laboratory scanner: a scoping review. BDJ Open, v. 11, n. 1, 13, 2025. DOI: 10.1038/s41405-025-00300-4.
LIMONES, Alvaro et al. Impact of operator experience on intraoral digital scanning: a systematic review, meta-analysis, and meta-regression. Journal of Prosthetic Dentistry, 2026. DOI: 10.1016/j.prosdent.2025.09.008.
VITAI, Viktória et al. Evaluation of the accuracy of intraoral scanners for complete-arch scanning: a systematic review and network meta-analysis. Journal of Dentistry, v. 137, 104636, 2023. DOI: 10.1016/j.jdent.2023.104636.
ELIAS, K. et al. Impact of intraoral scanner, scanning strategy, and scanned arch on the scan accuracy of edentulous arches: an in vitro study. Journal of Prosthetic Dentistry, 2023. DOI: 10.1016/j.prosdent.2023.01.027.
MOTA, Iago Fonseca Silva et al. Intraoral scanning of endocrown preparation on natural teeth in an in-vitro setting: a segmented trueness analysis. International Journal of Computerized Dentistry, 2026.
JODA, T. et al. A guide for maximizing the accuracy of intraoral digital scans. Part 1: operator factors. International Journal of Prosthodontics, 2023.
ALLIAGE / DABI ATLANTE. Eagle IOS — Manual do Usuário. Rev. 10, jul. 2024.
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