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Enregistrement W2974129651 · doi:10.1590/1807-2577.06419

Effect of techniques, trays and materials on accuracy of impressions clinically made

2019· article· en· W2974129651 sur OpenAlexaff
Aion Mangino Messias, Stephania Caroline Rodolfo Silva, Filipe de Oliveira Abi‐Rached, Raphael Freitas de Souza, José Maurício dos Santos Nunes Reis

Notice bibliographique

RevueRevista de Odontologia da UNESP · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésImpressionDentistrySiliconeAcrylic resinOrthodonticsMathematicsMaterials scienceMedicineComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Making accurate and dimensionally stable impressions to duplicate oral conditions and tooth morphology is an essential step of prosthetic dentistry for fabricating well-fitted indirect restorations and, consequently, ensure the longevity and success of the treatment. Several authors describe pros and cons of different impression techniques, although there is no unanimity among them about the best one. Objective This study evaluated casts’ accuracy made by different impression techniques, trays and materials. Material and method 10 patients were selected and 20 impressions from teeth #13 to #16 were performed using single-step (SS) and two-step techniques, made with metal stock and customized acrylic resin partial trays, vinyl polysiloxane and condensation silicone rubbers. Type IV gypsum was used to pour the casts. Three photographs of each patient (baseline), as their respective gypsum casts, were taken, measured in their interested buccal surface area. Comparisons of area values among experimental groups and baseline were performed. Data showed adherence to normal curve, being submitted to 3-way ANOVA/Bonferroni test (α=.05). Result Technique produced significant differences (P=0.02). SS technique was more accurate than BUR one (P=0.003; 95=1.22 to 5.98), but both resulted in similar casts to PVC, MOV and NR techniques, which were similar to each other (P>0.05). Conclusion SS technique showed the closest absolute values to baseline.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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