Comparison of the Efficacies of Debris Removal With Four Different Irrigation Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Background: In this study, we compared the effectiveness of debris removal among the EndoVac (EV), passive ultrasonic irrigation (PUI), self-adjusting file (SAF) and needle irrigation (NI) techniques. Methods: Forty-two single-canal teeth were divided into four groups of 10 teeth each and two controls. The experimental groups were NI, SAF, PUI and EV. After irrigation protocols, the teeth were sectioned at 1 and 3 mm from the apex using a precision saw. The specimens were observed under stereomicroscope at × 128 magnification and digitally photographed. The amount of remaining debris was calculated as a percentage of the canal lumen area. Results: The amounts of debris remaining at 1 mm in NI, SAF, PUI and EV groups were 18.11%, 7.12%, 12.71% and 4.42%, respectively. The amounts of debris at 3 mm in NI, SAF, PUI and EV groups were 9.61%, 5.22%, 8.42% and 2.61% respectively. The amount of debris in the EV group was significantly lower than the other groups (P < 0.01). The amount of debris at 3 mm was significantly lower than at 1 mm (P < 0.01). Conclusion: EV irrigation resulted in significantly less debris at both 1 and 3 mm from the apex compared with the other irrigation techniques. J Curr Surg. 2014;4(3):70-75 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jcs242e
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».