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Enregistrement W2804783384

Effect of instruction, light curing unit, and location in the mouth on the energy delivered to simulated restorations.

2017· article· en· W2804783384 sur OpenAlexaff
Sara Samaha, Sapan Bhatt, Matthew Finkelman, Aikaterini Papathanasiou, Ronald D. Perry, H Strassler, Gérard Kugel, Franklin Garcı́a-Godoy, Richard Bengt Price

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiant energyLight guideLight energyCuring (chemistry)DentistryMaterials scienceComputer scienceOrthodonticsMedicineLight sourceOpticsPhysicsComposite materialRadiation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the amount of energy (Joules/cm²) delivered by students to simulated restorations in a patient simulator based on the restoration location, the curing light unit used, and before vs. after instruction on how to improve their light curing technique. METHODS: 30 dental students "light cured" two simulated restorations (that were 1-mm deep anterior and 4-mm deep posterior) using three light-curing units (LCUs) : VALO, Bluephase G2, and Optilux 401. A MARC Patient Simulator was used to measure the irradiance (mW/cm²) received by the restorations in real-time to calculate the radiant exposure (J/cm²) delivered during a 20-second exposure. At first, students were asked to use the light curing technique that they had been previously taught. They were then given 5 minutes of additional verbal instructions and a practical demonstration on proper curing technique using the patient simulator. They then light cured the restorations again. Based on a literature review, 16 J/cm² was considered the minimum acceptable radiant exposure. RESULTS: Before receiving instruction using the simulator, some students delivered as little as 4 J/cm² to the restoration. A mixed model test determined that the radiant exposure delivered to the anterior restoration was significantly greater than that delivered to the posterior restoration (Plt; 0.001). Additionally, when the locations were compared for each LCU individually, a paired t-test determined that before the students received the additional instruction, the anterior restoration received a significantly greater radiant exposure than the posterior restoration, for all three LCUs. Further paired t-tests and Wilcoxon signed-rank tests determined that after instruction, the radiant exposure improved significantly at both the anterior and posterior locations, for all three LCUs. The Bluephase G2 and the VALO each individually delivered 45% more radiant exposure than the Optilux 401 (P< 0.001 for both). The Bluephase G2 and VALO lights delivered similar mean radiant exposures (25.4 J/cm² and 25.7 J/cm², respectively). This difference was not significant. Depending on the light unit used, at the posterior location, there was a 24 to a 52% increase in the mean radiant exposure that was delivered after instruction compared to before instruction. CLINICAL SIGNIFICANCE: Prior to using the patient simulator, students and their instructors thought that the students were delivering an adequate amount of energy when light curing. This was not always the case. The location of the restoration, the curing light output, its size and shape and how it is used all affected the amount of energy delivered to a restoration. Dental professionals and educators should be aware that appropriate training can improve the amount of energy delivered, and that restorations in posterior teeth will require longer exposure times than those in anterior teeth.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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