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Enregistrement W2129295997 · doi:10.1902/jop.2003.74.7.1032

Scanning Electron Microscope Evaluation of Two Methods of Resharpening Periodontal Curets: A Comparative Study

2003· article· en· W2129295997 sur OpenAlexaff
Ofer Moses, Haim Tal, Zvi Artzi, Alon Sperling, Ron Zohar, Carlos E. Nemcovsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Periodontology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevelScanning electron microscopeEnhanced Data Rates for GSM EvolutionDentistrySharpeningAnalysis of varianceMathematicsOrthodonticsMaterials scienceBiomedical engineeringMedicineComputer scienceComposite materialArtificial intelligenceStatisticsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective root planing demands sharp cutting edges on dental curets. However, after several strokes, they become dull and must be resharpened frequently. The purpose of this study was to evaluate by scanning electron microscopy (SEM) the quality of the cutting edge of periodontal curets resharpened by 2 different methods. METHODS: Forty new detachable Gracey curets were used in this study. After similar blunting, all instruments were resharpened either with 10 strokes using an Arkansas fine-grit sharpening stone (AR), or with 7 strokes using a high-grit and -density aluminum oxide stone (CH). The cutting edges of each instrument were examined using SEM at 1 mm and 2 mm from the tip before and after the resharpening procedure. Bevel measurement and the amount of functional and non-functional wire edges (WE) on the cutting edge were evaluated. Data were statistically analyzed using analysis of variance (ANOVA) with repeated measures, 2-way ANOVA, and Fisher's exact test. RESULTS: After blunting and resharpening, differences in bevel between groups were statistically non-significant. Generally, after resharpening, there were significantly more functional and non-functional WE in the AR group than in the CH group. There were significantly more instruments with a complete absence of WE in the CH group. CONCLUSIONS: The CH stone resulted in a smoother and better cutting edge than the AR stone. The procedure was easy to perform and required fewer strokes of the curet on the stone.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,379 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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