Marginal Fit of Lithium Disilicate Crowns Fabricated Using Conventional and Digital Methodology: A Three‐Dimensional Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the marginal fit of lithium disilicate (LD) crowns fabricated with digital impression and manufacturing (DD), digital impression and traditional pressed manufacturing (DP), and traditional impression and manufacturing (TP). MATERIALS AND METHODS: Tooth #15 was prepared for all-ceramic crowns on an ivorine typodont. There were 45 LD crowns fabricated using three techniques: DD, DP, and TP. Microcomputed tomography (micro-CT) was used to assess the 2D and 3D marginal fit of crowns in all three groups. The 2D vertical marginal gap (MG) measurements were done at 20 systematically selected points/crown, while the 3D measurements represented the 3D volume of the gap measured circumferentially at the crown margin. Frequencies of different marginal discrepancies were also recorded, including overextension (OE), underextension (UE), and marginal chipping. Crowns with vertical MG > 120 μm at more than five points were considered unacceptable and were rejected. The results were analyzed by one-way ANOVA with Scheffe post hoc test (α = 0.05). RESULTS: ) was not significantly different from the other groups. The occurrence of underextension error was higher in DP (6.25%) and TP (5.4%) than in DD (0.33%) group, while overextension was more frequent in DD (37.67%) than in TP (28.85%) and DP (18.75%) groups. Overall, 4 out of 45 crowns fabricated were deemed unacceptable based on the vertical MG measurements (three in TP group and one in DP group; all crowns in DD group were deemed acceptable). CONCLUSION: The results suggested that digital impression and CAD/CAM technology is a suitable, better alternative to traditional impression and manufacturing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle