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Enregistrement W2891360088 · doi:10.3390/dj6030047

Detection of Caries Around Resin-Modified Glass Ionomer and Compomer Restorations Using Four Different Modalities In Vitro

2018· article· en· W2891360088 sur OpenAlexaff
Tamara E. Abrams, Stephen H. Abrams, Koneswaran Sivagurunathan, Veronika Moravan, Warren Hellen, Gary I. Elman, Bennett T. Amaechi, Andreas Mandelis

Notice bibliographique

RevueDentistry Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of TorontoXanadu Quantum Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlass ionomer cementDentistryMolarMaterials scienceOrthodonticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate the ability of visual examination (International Caries Detection and Assessment System-ICDAS II), light-emitting diodes (LED) fluorescence (SPECTRA), laser fluorescence (DIAGNODent, DD), photothermal radiometry and modulated luminescence (PTR-LUM, The Canary System, CS) to detect natural decay beneath resin-modified glass ionomer (RMGIC) and compomer restorations in vitro. Twenty-seven extracted human molars and premolars, consisting of 2 control teeth, 10 visually healthy/sound and 15 teeth with natural cavitated lesions, were selected. For the carious teeth, caries was removed leaving some carious tissue on one wall of the preparation. For the sound teeth, 3 mm deep cavity preparations were made. All cavities were restored with RMGIC or compomer restorative materials. Sixty-eight sites (4 sites on sound unrestored teeth, 21 sound sites and 43 carious sites with restorations) were selected. CS and DD triplicate measurements were done at 2, 1.5, 0.5, and 0 mm away from the margin of the restoration (MOR). SPECTRA images were taken, and two dentists provided ICDAS II scoring for the restored surfaces. The SPECTRA data and images were inconclusive due to signal interference from the restorations. Visual examinations of the restored tooth surfaces were able to identify 5 of the 15 teeth with caries. In these situations, the teeth were ranked as having ICDAS II 1 or 2 rankings, but they could not identify the location of the caries or depth of the lesion. CS and DD were able to differentiate between sound and carious tissue at the MOR, but larger variation in measurement, and poorer accuracy, was observed for DD. It was concluded that the CS has the potential to detect secondary caries around RMGIC and compomer restorations more accurately than the other modalities used in this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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