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Enregistrement W2775655838 · doi:10.1590/0103-6440201701527

Effect of Reciprocating Systems and Working Lengths on Apical Microcrack Development: a micro-CT Study

2017· article· en· W2775655838 sur OpenAlexaff
Bruna Paloma de Oliveira, Andréa Cruz Câmara, Daniel Amancio Duarte, Richard J. Heck, Antônio Celso Dantas Antonino, Carlos Menezes Aguiar

Notice bibliographique

RevueBrazilian Dental Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoUniversidade de PernambucoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorU.S. Department of Energy
Mots-clésReciprocating motionMaterials scienceChemistryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effect of root canal preparation with single-file reciprocating systems at different working lengths on the development of apical microcracks using micro-computed tomographic (micro-CT) imaging. Forty extracted human mandibular incisors were randomly assigned to 4 groups (n=10) according to the systems and working length used to prepare the root canals: Group A - WaveOne Gold at apical foramen (AF), Group B - WaveOne Gold 1 mm short of the AF (AF-1 mm), Group C - Unicone (AF) and Group D - Unicone (AF-1 mm). Micro-CT scanning was performed before and after root canal preparation at an isotropic resolution of 14 µm. Then, three examiners assessed the cross-sectional images generated to detect microcracks in the apical portion of the roots. Apical microcracks were visualized in 3, 1, 1, and 3 specimens in groups A, B, C, and D, respectively. All these microcracks observed after root canal preparation already existed prior to instrumentation, and no new apical microcrack was detected. For all groups, the number of slices presenting microcracks after root canal preparation was the same as before canal preparation. Root canal preparation with WaveOne Gold and Unicone, regardless of the working length, was not associated with apical microcrack formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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