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Enregistrement W2100916134 · doi:10.2341/11-086-l

Effect of Composite Insertion Technique on Cuspal Deflection Using an In Vitro Simulation Model

2012· article· en· W2100916134 sur OpenAlexaff
Sohrab Jafarpour, Wafa El‐Badrawy, H. R. Salimi Jazi, D McComb

Notice bibliographique

RevueOperative Dentistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrinkageComposite numberMaterials scienceComposite materialDeflection (physics)AdhesiveResin compositeDentistryOpticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate, by simulation, the effect of conventional composite resin insertion techniques on cuspal deflection using bonded typodont artificial teeth. The deflection produced by a new low-shrinkage composite was also determined. MATERIALS AND METHODS: Sixty standardized MOD preparations on ivorine maxillary premolars were prepared: group A at 4 mm depth and group B at 6 mm depth. Each group was further subdivided according to composite insertion technique (n=6), as follows: 1) bulk insertion, 2) horizontal increments, 3) tangential increments, and 4) a modified tangential technique. Preparations were microetched, acid-cleaned, and bonded with adhesive resin to provide micromechanical attachment before restoration with a conventional composite (Spectrum TPH( 3 ), Dentsply). Two additional subgroups at 4 mm and 6 mm depth (n=6) were restored in bulk using low-shrinkage composite (Filtek LS, 3M/ESPE). All groups received the same total photo-polymerization time. Cuspal deflection was measured during the restorative procedure using two Linear Variable Differential Transformers attached to a data acquisition system. RESULTS: The average cuspal deflections for group A were 1) 40.17 ± 1.18 μm, 2) 25.80 ± 4.98 μm, 3) 28.27 ± 5.12 μm, and 4) 27.33 ± 2.42 μm. The deflections in group B were 1) 38.82 ± 3.64 μm, 2) 50.39 ± 9.17 μm, 3) 55.62 ± 8.16 μm, and 4) 49.61 ± 8.01 μm. Cuspal flexure for the low-shrinkage composite was 11.14 ± 1.67 μm (group A: 4 mm depth) and 16.53 ± 2.79 μm (group B: 6 mm depth). CONCLUSIONS: All insertion techniques using conventional composite caused cuspal deformation. In general, deeper preparations showed increased cuspal deflection-except in the case of bulk insertion, which was likely affected by decreased depth of cure. Cuspal movement using low-shrinkage composite was significantly reduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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