A micro‐computed tomography study of the negotiation and anatomical feature in apical root canal of mandibular molars
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the clinical negotiation of various apical anatomic features of the mandibular first molars in a Chinese population using micro-computed tomography (micro-CT). A total of 152 mandibular first molars were scanned with micro-CT at 30 µm resolution. The apical 5 mm of root canal (ARC) was reconstructed three dimensionally and classified. Subsequently, the access cavity was prepared with the ARC anatomy blinded to the operator. The ARC was negotiated with a size 10 K file with or without precurve. Information on the ability to obtain a reproducible glide path was recorded. The anatomical classification of ARC was Type I with 68.45% in mandibular first molars. The negotiation result of ARC with Category i was 387 canals (74.00%). With a bent negotiating file, 96 canals were negotiated, including 88 reproducible glide paths (Category ii) and 8 irregular glide paths (Category iii). About 7.65% canals could not be negotiated with patency successfully (Category iv). The statistical analyze shown the anatomic feature of ARC had effect on the negotiation of ARC (p < 0.05). In conclusion, ARC anatomic variations had a strong potential impact on the negotiation. The category of negotiation in ARC would be helpful in the using of NiTi rotary instruments. Negotiation of ARC to the working length with patency should be careful and skillful because of the complexities of ARC. SCANNING 38:819-824, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».