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Enregistrement W2133493849 · doi:10.1111/j.1365-263x.2007.00825.x

<i>In vitro</i> microleakage of a fissure sealant polymerized by either a quartz tungsten halogen curing light or a plasma arc curing light

2007· article· en· W2133493849 sur OpenAlexaff
Sarah Shah, Elizabeth M. Roebuck, Zoann Nugent, Chris Deery

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paediatric Dentistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryCuring (chemistry)MolarSealantPlasma arc weldingMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The benefits of using plasma arc curing lights with their shorter curing times in the management of children are potentially great, provided there are no adverse effects. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate whether the microleakage of a resin-based sealant is influenced by polymerization with either a conventional quartz tungsten halogen or a plasma arc curing light. DESIGN: This study took the form of an in vitro randomized control trial. Seventy extracted human first and second permanent premolars and molars were randomly allocated into two groups. Their occlusal surfaces were sealed with a light-cured fissure sealant using either a quartz tungsten halogen curing light or a plasma arc curing light. The teeth were then sectioned, resulting in four surfaces per tooth, which were examined for microleakage under x 15 magnification with a light microscope. The principal unit of analysis was the tooth (worst section score) and not the section microleakage score. RESULTS: No statistical significant difference in microleakage scoring between the two groups was demonstrated. CONCLUSION: This study found no difference in the degree of microleakage of fissure sealants polymerized by either light source.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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