Evaluation of Eye Protection Filters Used with Broad-Spectrum and Conventional LED Curing Lights
Notice bibliographique
Résumé
The high irradiance and the different emission spectra from contemporary light curing units (LCU) may cause ocular damage. This study evaluated the ability of 15 eye protection filters: 2 glasses, 1 paddle design, and 12 dedicated filters to block out harmful light from a monowave (HP-3M ESPE) and a broad-spectrum (Valo, Ultradent) LED LCU. Using the anterior sensor in the MARC-Patient Simulator (BlueLight Analytics) the irradiance that was delivered through different eye protection filters was measured three times. The LCUs delivered a similar irradiance to the top of the filter. The mean values of the light that passed through the filters as percent of the original irradiance were analyzed using two-way ANOVA followed by Tukey test (a= 0.05). The emission spectra from the LCUs and through the filters were also obtained. Two-way ANOVA showed that the interaction between protective filters and LCUs significantly influenced the amount of light transmitted (p< 0.001). Tukey test showed that the amount of light transmitted through the protective filters when using the HP-3M-ESPE was significantly greater compared to when using the Valo, irrespective of the protective filter tested. When using the HP-3M-ESPE, the Glasses filter allowed significantly more light through, followed by XL 3000, ORTUS, Google Professional, Gnatus filters. The Valo filter was the most effective at blocking out the harmful light. Some protective filters were less effective at blocking the lower wavelengths of light (<420 nm). However, even in the worst scenario, the filters were able to block at least 97% of the irradiance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».