Shear Bond Strength of different accessories used to traction impacted teeth
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the shear bond strength and the adhesive remnant index (ARI) of different orthodontic accessories used for applying traction on impacted teeth.Methods: 120 bovine incisors were used.Initially, all teeth were submitted to prophylaxis, subsequent etching with 37% phosphoric acid, application of adhesive and light polymerization.Afterwards, these teeth were randomly divided into eight groups: (1) composite lingual button; (2) hook for application of traction on impacted teeth; (3) hook with chain; (4) cleat; (5) brackets; (6) convex lingual button; (7) concave lingual button; and (8) orthodontic mesh.The groups were submitted to shear tests in a universal test machine, and ARI evaluation. Results:The group of orthodontic mesh (8) presented the best shear bond strength results with statistically significant differences comparing with the composite lingual button (p<0.001),hooks for application of traction on impacted teeth (p=0.002),hooks with chain (p=0.001),cleat (p=0.011),brackets (p< 0.001), convex lingual button (p=0.003) and convex lingual button (p<0.001).The highest mean ARI values were also obtained for the mesh group, with statistically significant differences comparing with the composite lingual button (p=0.008),cleat (p=0.004),brackets (p=0.001),convex lingual button (p=0.017) and concave lingual button (p=0.005). Conclusion:The greatest adhesion forces were obtained with the orthodontic mesh, which was statistically different from all other groups, and the lowest adhesion forces with the composite lingual button.(Rev Port Estomatol Med Dent Cir Maxilofac.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».