Influence of second-order bracket-archwire misalignments on loads generated during third-order archwire rotation in orthodontic treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the influence of a rotational second-order bracket-archwire misalignment on the loads generated during third-order torque procedures. Specifically, torque in the second- and third-order directions was considered. MATERIALS AND METHODS: An orthodontic torque simulator (OTS) was used to simulate the third-order torque between Damon Q brackets and 0.019 × 0.025-inch stainless steel archwires. Second-order misalignments were introduced in 0.5° increments from a neutral position, 0.0°, up to 3.0° of misalignment. A sample size of 30 brackets was used for each misalignment. The archwire was then rotated in the OTS from its neutral position up to 30° in 3° increments and then unloaded in the same increments. At each position, all forces and torques were recorded. Repeated-measures analysis of variance was used to determine if the second-order misalignments significantly affected torque values in the second- and third-order directions. RESULTS: From statistical analysis of the experimental data, it was found that the only statistically significant differences in third-order torque between a misaligned state and the neutral position occurred for 2.5° and 3.0° of misalignment, with mean differences of 2.54 Nmm and 2.33 Nmm, respectively. In addition, in pairwise comparisons of second-order torque for each misalignment increment, statistical differences were observed in all comparisons except for 0.0° vs 0.5° and 1.5° vs 2.0°. CONCLUSION: The introduction of a second-order misalignment during third-order torque simulation resulted in statistically significant differences in both second- and third-order torque response; however, the former is arguably clinically insignificant.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».